北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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float，一般不建议用户修改 TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator，是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中，对于每个超参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯

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数据集必须满足要求（请参见约束限制），否则调优会失败。 调优后模型权重保存路径 选择存放调优后的模型权重文件的OBS路径。 说明： 权重文件要存放在空文件夹中，否则会覆盖原有文件。 超参设置 数据条数 输入数据集中的总数据条数。 迭代轮次/Epoch 训练过程中模型遍历整个数据集的次数。不同量级数据集的

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创建告警收敛规则将同维度告警收敛为一条 多个维度的告警，通过特定的条件将它们变为一条告警，只需要配置自定义的收敛规则，就可以将重复告警收敛到一起，还有默认的规则帮助用户维护告警。 告警收敛的对象是已经入库的告警，系统启动收敛任务，根据当前告警的状态将告警收敛成已解决的父告警和告警中的父告警，同时会写入告警的数据库中。

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输出参数的获取方式，默认使用“超参”，也可以选择“环境变量”。 添加 用户可以根据实际算法添加多个输出数据路径。 定义超参。 创建算法时，ModelArts支持用户自定义超参，方便用户查阅或修改。定义超参后会体现在启动命令中，以命令行参数的形式传入您的启动文件中。 单击“增加超参”手动添加超参。 编辑超参。

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重建索引失败 问题现象 当Desc表的索引出现损坏时，无法进行一系列操作，报错信息可能为： index \"%s\" contains corrupted page at block %u" ,RelationGetRelationName(rel),BufferGetBlockNumber(buf)

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在左侧导航栏，单击“回收站”。 在“回收站”页面，在实例列表中找到需要恢复的目标实例，单击操作列的“重建”。 图1 重建实例 在“重建新实例”页面，选填配置后，提交重建任务。 重建相当于使用备份文件恢复到新实例，需要填写参数解释说明请参见创建实例。 父主题： 实例管理

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对训练任务的训练报告进行对比，输出训练任务在不同超参下的评估指标，同时显示各训练任务的任务系统参数。 说明： 最多支持3个模型报告对比。 切换到其他模型训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务详情界面。 Web IDE环境资源配置与管理，包括创建环境、暂停运行中的环境以及删除已有环境。还可查看当前所有配置了Web

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能应用，一般由模型和逻辑代码组成。其中，逻辑代码是技能的框架，负责控制技能的运行，包括数据读入、模型导入、模型推理、结果输出等；模型是人工智能算法经由大数据训练而成，负责技能运行中关键场景的推理。 按应用场景划分，技能可应用于：智能园区、智慧家庭、智能车载、智能商超和其他等场景。

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2Vec， 自然语言处理 和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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jsonl 调优后模型权重保存路径 选择存放调优后的模型权重文件的OBS路径。 说明： 权重文件要存放在空文件夹中，否则会覆盖原有文件。 /maas-test/news/out 超参设置 数据条数 输入数据集中的总数据条数。 1000 迭代轮次/Epoch 训练过程中模型遍历整个数据集

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目标。 优化方法 超参优化方法： smac bayesian random grid 超参名称 超参名称，可根据算法自定义设置。 超参类型 超参的类型，请根据实际情况选择超参类型。 超参范围 超参的取值区间，请根据实际需要设置超参最小值和最大值。 使用多进程 超参优化过程是否启动多进程，默认开启。

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、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 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。

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原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v2训练时，超参：window设置为60。训练完成并创建模型后，部署在线服务，进行预测，当预测的数据行数小于window超参值时，日志中有报错信息：ERROR: data is

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模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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当前代码已预置运行超参，可使用默认值。 超参优化 训练任务执行的过程中可以同步进行超参优化。 勾选“运行超参”后的“超参优化”复选框，可配置运行超参的参数类型、起始值、终止值、优化方法、优化目标和终止条件。训练完成后，可以单击查看优化报告，得到运行超参不同取值下的模型评分和试验时长。详情请参见创建超参优化服务。

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“上架中”的模型。 模型包名称 勾选“自动打包”才会展示该参数，表示模型包打包名称。 版本 勾选“自动打包”才会展示该参数，表示模型包打包版本。 数据集参数配置 数据集超参 设置当前训练任务的数据集超参，与模型训练保持一致。 超参配置 运行超参 运行超参的名称，与模型训练保持一致。

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hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围：字符串，针对不同算法超参类型范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不

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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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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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