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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查看服务总览和依赖关系图 概览页面展示了当前产品下所有的注册到Cloud Map的资源总览情况以及服务的依赖关系图。 查看服务总览 进入运维中心工作台。 单击，选择“微服务开发 > 服务发现”。 选择左侧导航栏的“服务目录 > 概览”。 选择“服务总览”页签，查看当前产品下所有服务注册到Cloud

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统计周期为1分钟和5分钟。 以“仪表盘”页面为例，时间范围与统计周期的关系如下表所示。 表1 时间范围和统计周期关系表 时间范围 统计周期 近30分钟 1分钟、5分钟 近1小时 近6小时 1分钟、5分钟、15分钟、1小时 近1天 近1周 1小时 自定义时间段 1分钟、5分钟、15分钟、1小时

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S挖矿木马检测、DNS可疑 域名 检测。针对不同检测目标，利用有监督、无监督深度神经网络、马尔科夫等算法训练7种AI模型，结合特征规则、分布统计以及外部输入的威胁情报，综合构建检测系统，有效提升威胁分析效率和准确性。 智能化威胁响应 MTD可以通过联动态势感知服务（SA）对接消息通知

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AOM约束单个指标单次查询最大返回1440个数据点，因此统计周期与时间范围的关系如下所示：最大可查询时间范围=统计周期×1440当您选中的查询时间范围小于等于最大可查询时间范围时，所有满足以上条件的统计周期可以被选择。例如，查询1小时的指标时，可选的统计周期为1分钟和5分钟。时间范围与统计周期的关系如下表所示，监控关系如表1所示。

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查看服务总览和依赖关系图 概览页面展示了当前产品下所有的注册到Cloud Map的资源总览情况以及服务的依赖关系图。 查看服务总览 进入运维中心工作台。 单击，选择“微服务开发 > 服务发现”。 选择左侧导航栏的“服务目录 > 概览”。 选择“服务总览”页签，查看当前产品下所有服务注册到Cloud

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关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。

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组织人员、角色和权限的关系 本章节介绍如何管理伙伴的组织信息、新增角色和新增组织人员等。 合作伙伴可以创建拥有不同权限的组织人员账号，用来对合作伙伴账号进行分权管理。 只有在伙伴中心“组织 > 组织成员”页面新增人员并分配角色，才可以分权管理。请勿直接在“统一身份认证”服务中新增和删除用户，否则将与伙伴中心人员管理冲突。

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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。 业界主流的A

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，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取结果，帮助用户提升业务效率。

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与其他云服务的关系 表1 RES与其他服务的关系 相关服务 交互功能 数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称 DLI ）用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索用户指南》。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage

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与其他云服务的关系 表1 RES与其他服务的关系 相关服务 交互功能 数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索用户指南》。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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用方的数据查询和搜索条件，避免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。

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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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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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关系管理 关系操作接口 父主题： 应用模型

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”，单击确定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”，进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多，选择“导入”，单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理模型是指按照一定规则和方法，将逻辑模型中所定义的实体、属性、属性约束、关系等要素转换为数据库软件所能够识别的表关系图（Table

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关系实体 实体配置流程指引 创建关系实体 配置实体属性 发布关系实体 配置数据源映射 同步xDM-F实体变更信息 查看关系实体 管理关系实体 父主题： 数据模型管理

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GA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准制定预过滤和后处理逻辑，结合先验知识，模型达成零误报。同时，以阶段性检测结果为输入，通过模型重训练和依赖文件定期更新持续优化模型，提升模型告警准确率。 实时检测，缩短风险处理周期

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