深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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聚类 二分k均值 高斯混合模型 k均值 父主题： 模型工程

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适用于个人，小型企业简单FAQ对话场景，包括以下功能模块： 运营数据统计 知识库管理 问答日志管理 未解决问题聚类 机器人形象管理 同义词典管理 高级版 适合企业高并发，场景多，需要更高准确率的场景，包括以下功能模块： 包含“基础版”功能，以及以下功能。 问答标签管理 问答模型训练管理 专业版

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聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 聚类的评估指标：轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：响应速度小于0.1秒。 注册昵称审核 对网站的用户注册信息进行智能审核，过滤包含广告、反动、色情等内容的用户昵称。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：响应速度小于0

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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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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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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参数类型 描述 method 是 String 聚类方法,当前仅支持hiq_mc。 最小长度：1 最大长度：20 file 是 String 分子聚类源数据。 最小长度：1 最大长度：2000 output_dir 是 String 分子聚类输出结果。 最小长度：1 最大长度：1200

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自动静音检测 对输入语音流进行静音检测，识别效率和准确率更高。 产品优势 识别准确率高 采用最新一代语音识别技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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处理问题聚类任务 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”，进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 问题聚类任务”。单击“启动聚类任务”，填写需要进行聚类分析的会话生成时间段，单击“启动”。 请确保所选的时间段内存在可用于分析的会话记录。 导入用户列表后，聚类任务仅分析该号码对应的会话记录。

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聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数，默认为true。 父主题：

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满足用户快速上线、高度定制、数据可控的需求，具有问答准确率高、自主学习等特点。能够帮助企业节省客服人力，大大降低客服响应时间。 QABot 具备如下优势点： 智能的问答管理 热点问题、趋势、知识自动分析统计。 支持未知问题自动聚类，匹配相似问答，辅助人工不断扩充知识库。 支持问答调测，点对点的监测智能应答过程。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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聚类系数算法（cluster_coefficient） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h

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数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20） 训练轮数 1 10 20 测试集准确率 (%) 98

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