自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含：模型开发环境（Notebook）、模型训练（训练作业）、部署上线（在线服务）。 父主题： 购买套餐包

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支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面

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对于二级分区表指定一级分区的查询语句，不支持对二级分区键的过滤条件进一步剪枝。 为了支持分区表剪枝，在计划生成时会将分区键上的过滤条件强制转换为分区键类型，和隐式类型转换规则存在差异，可能导致相同条件在分区键上转换报错，非分区键上无报错。 静态剪枝支持的典型场景具体示例如下： 比较表达式 --创建分区表

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要至少包含一个分区键字段，对于含有多个分区键的分区表，包含任意分区键子集即可。目前分区表动态剪枝仅支持PBE场景和参数化路径场景。 PBE动态剪枝 参数化路径动态剪枝 父主题： 分区剪枝

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子集即可。 静态剪枝支持范围如下所示： 支持分区级别：一级分区、二级分区。 支持分区类型：范围分区、间隔分区、哈希分区、列表分区。 支持表达式类型：比较表达式（<，<=，=，>=，>）、逻辑表达式、数组表达式。 目前静态剪枝不支持子查询表达式。 为了支持分区表剪枝，在计划生成时会

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段，对于含有多个分区键的分区表，包含任意分区键子集即可。目前分区表动态剪枝仅支持PBE（Prepare/Bind/Execute）场景和参数化路径场景。 PBE动态剪枝 参数化路径动态剪枝 父主题： 分区剪枝

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表，包含任意分区键子集即可。 静态剪枝支持范围如下所示： 支持分区类型：范围分区、哈希分区、列表分区。 支持表达式类型：比较表达式（<，<=，=，>=，>）、逻辑表达式、数组表达式。 目前静态剪枝不支持子查询表达式。 为了支持分区表剪枝，在计划生成时会将分区键上的过滤条件强制转换

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参数化路径动态剪枝 参数化路径动态剪枝支持范围如下所示： 支持分区类型：范围分区、哈希分区、列表分区。 支持算子类型：indexscan、indexonlyscan、bitmapscan。 支持表达式类型：比较表达式（<，<=，=，>=，>）、逻辑表达式。 参数化路径动态剪枝不支持子查

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分区表，包含任意分区键子集即可。 静态剪枝支持范围如下所示： 支持分区类型：范围分区、哈希分区、列表分区。 支持表达式类型：比较表达式（<，<=，=，>=，>）、逻辑表达式、数组表达式。 目前静态剪枝不支持子查询表达式。 为了支持分区表剪枝，在计划生成时会将分区键上的过滤条件强制

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段，对于含有多个分区键的分区表，包含任意分区键子集即可。目前分区表动态剪枝仅支持PBE（Prepare/Bind/Execute）场景和参数化路径场景。 PBE动态剪枝 参数化路径动态剪枝 父主题： 分区剪枝

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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主要是迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。

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还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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