。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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量身定做的业务流程，更贴近您的业务场景。 弹性伸缩 基因容器提供容器应用的秒级弹性伸缩能力，在流量突增时能快速弹性扩容，保障业务的连续性和高稳定性。当前支持按性能、时间、周期的弹性伸缩策略，您可以自由组合策略以应变业务峰值突发变化。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。

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验，否则只进行数据生成。 image_channel 3 生成图像的通道数。 image_height 256 图像相关参数：生成图像的高，大小需要是2的次方。 image_width 256 图像相关参数：生成图像的宽，大小需要是2的次方 batch_size 1 训练相关参数：批量训练样本个数。

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图像分割 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过在ModelArts控制台进行标注，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分割场景，开始标注前，您需要了解： 图片中需要提取轮廓的物体都要标注。 支持使用多边形标注和极点标注。

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低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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方案概述 应用场景 客户痛点 传统前端监测终端投入大、后期维护成本高； 传统系统平台仅涉及信息化、业务系统繁多，数据壁垒高，业务全生命周期数据无法有效整合； 传统管治服务重线下排查，准确率和时效性低，个人经验要求高，管治效果差，投入大，成效低。 传统环境行业重机理微观分析，并无智

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中，

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超分图像重建 功能介绍 图像在成像过程中存在像素过少导致的视觉信息不够或者由于压缩导致的图像信息丢失的情况。针对此类场景，超分图像重建基于深度学习算法，对图像中缺失的视觉信息进行补充，使得图像视觉效果更好。使用时用户发送待处理图片，返回经过超分图像重建后的结果图片。 前提条件 在

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图像与媒体 离线渲染平台/影视动画渲染 场景概述 为了满足观众对于图形图像或影视特效要求不断提高，在渲染环节所占时间和投资比重也越来越大。传统的线下渲染方式已无法满足特效制作公司对于计算资源的重度需求，云化渲染逐渐成为主流。 客户瓶颈 以某部国产科幻电影的一个特效镜头为例，开场从

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图像分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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图像类说明 图像类服务类型目前包含通用图像搜索、通用商品搜索、服装商品搜索等。 通用图像搜索 搜索类型 通用图像搜索目前支持IMAGE/KEYWORD/TEXT三种搜索类型，用户可根据业务需要选择启用一种或多种搜索类型。 IMAGE: 图像检索。 KEYWORD: 关键词检索。 TEXT:

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图像识别 图像识别连接器用于对接华为云图像识别服务，可以通过图像识别服务准确识别图像中的内容。 前提条件 使用图像识别连接器前，需要开通华为云图像识别服务。 创建图像识别连接 登录新版ROMA Connect控制台。 在左侧导航栏选择“连接器”，在连接器页面单击“新建连接”。 选择“华为云服务”类别下的“图像识别”。

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图像审核 图像 内容审核 （V3） 图像内容审核（V2） 图像内容审核（批量）（V2） 内容审核-图像（异步批量）（V2） 父主题： SDK调用示例

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Developer：对IoT感兴趣的人员。 HCIA-AI：需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师。 HCIP-AI EI Developer：希望成为语音处理/自然语言处理/图像处理/机器学习算法高级工程师的人员。 HCIA-Big Data：对大数据感兴趣的人员。

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