对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体可参考如何创建数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体可参考如何创建数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “

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确保OBS中的数据存在 如果存储在OBS中的图片或数据被删除，且未同步至ModelArts自动学习或数据集中，则会导致任务失败。 建议前往OBS检查，确保数据存在。针对图像分类、声音分类、文本分类、物体检测等类型，可在自动学习的数据标注页面，单击“同步数据源”，将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。

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“描述” 对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体可参考如何创建数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。

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自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。 声音分类训

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声音制作限制 MetaStudio不支持个人用户定制声音，仅支持企业用户。 定制声音时，从平台下载的授权书中有明确说明，定制音色需授权给公司使用。 父主题： 使用限制

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，针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 不同类型数据集支持的功能列表 其中，不同类型的数据集，支持不同的功能，详细信息请参见表1。 表1 不同类型数据集支持的功能 数据集类型

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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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后单击“确定”，开始进行模型训练。 表1 训练设置参数说明 参数 说明 默认值 数据集版本名称 此版本即数据管理中发布数据集时设置的版本。自动学习项目中，启动训练作业时，会基于前面的数据标注，将数据集发布为一个版本。 系统将自动给出一个版本号，您也可以根据实际情况进行填写。 系统随机给出

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两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重

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声音分类 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（新版）

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下所示： 创建声音制作任务 查看声音 声音模型制作耗时，如下所示： 基础版：约1~3个工作日。 进阶版：约1~3个工作日。 高品质：约5个工作日。 自定义声音应用方式，如下所示： 自定义声音生成后，会自动展示在MetaStudio控制台声音列表中，可用于分身数字人视频制作、视频直播或智能交互等场景中。

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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。 在旧版

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ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、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”，单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。 图1

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要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多

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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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注操作。 图2 声音分类音频标注 当目录中所有音频都完成标注后，您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的音频，或者通过右侧的“全部标签”列表，了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加音频 在“自动学习”页面，单击项目名称，进入自动学习“数据标注”页面。声音分类项目创建时，

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项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，前往数据标

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支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开

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声音分类 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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