，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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自动学习 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类） 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 2020-12-10 增加自动学习故障排除指导。 数据集版本发布失败 数据集版本不合格 自动学习训练作业创建失败 自动学习训练作业失败 模型发布任务提交失败 模型发布失败 部署上线任务提交失败 部署上线失败 2019-11-25 第一次正式发布。

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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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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据

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合并本地上传文件 功能介绍 合并本地上传文件。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/collection/v1.0/upload/complete 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 uploadId 是 String 文件唯一标识。 请求

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数据集列合并 概述 将两个包含相同行数的数据集，按照列拼接，形成一个新的数据集。 输入 两个行数相同的数据集 参数 子参数 参数说明 inputs left_dataframe 数据集一，列合并后将在左边 right_dataframe 数据集二，列合并后将在右边 输出 数据集 参数说明

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数据集行合并 概述 多个数据集按照行合并为一个数据集。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe_1 被合并的数据集一 dataframe_2 被合并的数据集二 dataframe_3 被合并的数据集三（可缺省） dataframe_4 被合并的数据集四（可缺省）

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合并请求模板 该功能支持“专业版套餐”及“铂金版套餐”用户。 合并请求模板位于仓库详情中的 “设置 > 模板管理 > 合并请求模板”。当创建合并请求时，您可以选择一个合并请求模板，模板内容将会自动应用到合并请求上。 此设置只针对被设置的仓库生效。 仓库内的仓库成员可以查看该页面，

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送货批次打印【合并】（PDA） 【功能说明】 用于PDA合并启动送货批号并打印，支持补印和删除； 【操作步骤】 送货单查询：输入查询条件：开始日期和结束日期必输，默认当前日期的前一个月，选择业务类型和工厂名称 -> 单击“获取单据列表”按钮，查询出符合条件的送货单列表； 图1 送货单查询

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在左上方有新建合并请求入口。 开启中：代表该请求已进入检视或合并阶段，分支未合并。 已合并：代表该请求已经完成审核，并完成分支合并的动作。 已关闭：代表该请求被取消，分支未产生实际合并。 所有：显示所有状态的合并请求。 新建合并请求 假设管理员已经设置好了分支合并规则，当您在开发

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merge”，每次数据加载都可触发Minor合并。如果任意segment均可合并，那么合并将于数据加载时并行进行。 Minor合并有两个级别。 Level 1：合并未合并的segment。 Level 2：合并已合并的segment，以形成更大的segment。 Major合并： 在Major合并中，许多seg

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merge”，每次数据加载都可触发Minor合并。如果任意segment均可合并，那么合并将于数据加载时并行进行。 Minor合并有两个级别。 Level 1：合并未合并的segment。 Level 2：合并已合并的segment，以形成更大的segment。 Major合并： 在Major合并中，许多seg

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 优化深度模型推理中资源的利用率，加速云端在线推理。

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知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。

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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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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

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