自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Standard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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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常用调试方法 调试工具 cfg.ini调试方法 父主题： HTSDK使用手册

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新网配置方法 如果您的DNS服务商为新网，您可通过如下步骤添加CNAME记录。 登录新网 域名 自助管理平台。 选择“域名管理”，进入DNS解析记录管理页面。 选择待添加记录的域名，进入DNS解析记录页面。 根据界面提示填写参数配置，参数信息如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明 取值样例

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url获取方法 在Notebook列表页面，按F12键打开，切换至Network页签。 单击页面右侧按钮，在Network页签的“Name”列单击“notebooks?offset=0&limit=10”，右侧展开代码行，在“url”行获取url链接，如下图所示。 图1 获取url

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使用方法 特性支持场景 特性使用约束 特性参数和变量 开启/关闭特性 查看特性状态 父主题： 并行查询（PQ）

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指定方法的可见性、名称和返回类型。 在Params选项卡上，配置方法的参数：指定参数的名称和类型，并使用工具栏按钮添加、删除和重新排序参数。 目前CodeArts IDE不支持为参数提供默认值。如果添加参数，则可能需要手动更新方法调用。 在Throws选项卡上，配置方法抛出的异

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CloudShell调试方法 当使用专属资源池时，允许用户使用ModelArts控制台提供的CloudShell登录运行中的训练容器。CloudShell调试方法请参见CloudShell使用指导。 父主题： FAQ

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媒体类型表示为Application/json。 可选参数在消息体中可以不编码。 接口请求参数和响应参数中时间格式统一为UTC时间（包括时区），格式为yyyyMMdd'T'HHmmss'Z'。 其中，HH范围是0～23，mm和ss范围是0～59。 父主题： 接口使用方法

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Request-URI：是一个统一资源标识符。 可以在URI后面用‘?’和‘&’添加不同的查询条件组合。URI中“{}”中包含的内容为URI的参数，其中“?”之前的部分是路径参数，之后的部分是查询参数。HTTP-Version：表示请求的HTTP协议版本。 CRLF：表示回车和换行（除了作为结尾的CRLF外，不允许出现单独的CR或LF字符）。

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媒体类型表示为Application/json。 可选参数在消息体中可以不编码。 接口请求参数和响应参数中时间格式统一为UTC时间（包括时区），格式为yyyyMMdd'T'HHmmss'Z'。 其中，HH范围是0～23，mm和ss范围是0～59。 父主题： 接口使用方法

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Request-URI：是一个统一资源标识符。 可以在URI后面用‘?’和‘&’添加不同的查询条件组合。URI中“{}”中包含的内容为URI的参数，其中“?”之前的部分是路径参数，之后的部分是查询参数。HTTP-Version：表示请求的HTTP协议版本。 CRLF：表示回车和换行（除了作为结尾的CRLF外，不允许出现单独的CR或LF字符）。

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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行自动学习，也可以利用notebook进行算法开发；支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化，提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型超参数配置，包括：backbone、实时样本增强（随机翻转、裁切、对比度亮度增强、归一化等）、loss函数、优化器等参数，并支持

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。

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数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。

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