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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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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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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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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，可扩展性强，能快速响应高校差异化需求。 落地性好：自主研发目标识别和深度融合的智慧校园平台，目前已服务全国超1000客户。 行业积累：具有覆盖教工/学工/教学等高校关键业务领域长期的积累，积累了一批行业模型、数据标准和实施经验，确保符合高校客户真实需求，且能快速实施交付。 产教

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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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API概览 AppStage接口的分类与说明如表1所示。 表1 API概览 类型 说明 模型集市 调用预置大预言/向量化模型服务接口。 在线测试 私有部署的对话/向量化推理服务的在线测试接口。 知识库 知识库数据查询接口。

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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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我部署的向量化推理服务API在线测试 功能介绍 向量化模型服务将用户输入的文本转化成数字向量，多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 URI POST /v1/model-online-test/inference-service/test/{serviceId}/{modelN

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并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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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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AI空间布置 AI空间算法：AI识别空间大小、动线、风水等维度参数，做到空间合理分区、科学布置； 模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI

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创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件

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业数字化高质量发展的策略建议，基于华为云服务产品及解决方案能力全方位推动客户加快数字化转型升级。 依托评估诊断指标体系和分析模型等，优选适配符合客户的模型和指标，有针对性的向企业个体以及产业集群客户开展专业的诊断评估服务。 基于华为云优势能力，向客户提供全方位、一体化、有针对性的

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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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Gallery订阅的算法构建模型。使用自定义算法构建模型示例请参考使用自定义算法在ModelArts上构建模型。 关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。 停止或删除模型训练作业，请参考停止、重建或查找作业。 模型超参自动调优指南，请参考自动模型优化（AutoSearch）。

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对一个集合的有序程度进行量化，并对一次拆分进行量化评价。 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 spark pipeline类型的模型 参数说明 参数 子参数

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