骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。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。

查看更多 →

“标准策略”：扫描的网站URL数量和耗时都介于“极速策略”和“深度策略”两者之间。 有些接口只能在登录后才能访问，建议用户配置对应接口的用户名和密码，漏洞管理服务才能进行深度扫描。 父主题： 网站扫描类

查看更多 →

train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

产品优势 电信经验嵌入降低模型开发门槛 集成50+电信领域AI算子&项目模板提升训练效率，降低AI开发门槛，让开发者快速完成模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择，提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试

查看更多 →

ModelArts训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： 功能咨询

查看更多 →

基本概念 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。

查看更多 →

模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

查看更多 →

IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

查看更多 →

，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

查看更多 →

参数设置，重新选择使用的模型，或关闭特征搜索。 其中“排行榜”展示所有训练出的模型列表，支持对模型进行如下操作： 单击模型所在行对应“操作”列的“详情”，查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型所在行对应“操作”列的“预测”，在新增的“AutoML模型预测”内容中，选择测试数据

查看更多 →

指标的类型，针对指标的定义进行选择。 算法类型 选择异常检测算法，支持固定阈值和动态阈值。 固定阈值：简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值：通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。当实际值和预测值相差过大，认为异常。

查看更多 →

针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

查看更多 →

资源占用 显示训练算法CPU、GPU和 RAM 的占用情况。 峰值 显示训练算法CPU、GPU和RAM使用过程中的峰值。 查看训练任务的系统日志、运行日志和运行图。 训练状态为RUNNING时，可以执行此按钮停止训练任务。 删除训练任务。 打包训练模型。 说明： 仅训练成功的模型支持打包。 模型训练

查看更多 →

单击可查看训练评估报告详情。 资源占用 显示训练算法CPU、GPU和RAM的占用情况。 峰值 显示训练算法CPU、GPU和RAM使用过程中的峰值。 训练状态为RUNNING时，可以执行此按钮停止训练任务。 查看验证任务的详细情况，包括系统日志、运行日志、运行图和Tensorboard。 删除训练任务。

查看更多 →

Studio大模型开发平台部署后，可以通过API调用推理接口。 盘古仅提供技术能力，不对最终生成的内容负责，建议用户在使用服务的过程中，对模型生成的内容进行适当的审核和过滤，以保证内容的安全性。 父主题： 使用前必读

查看更多 →

StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

查看更多 →

本地训练模型 导入自定义模型前，需要将自定义的模型上传到OBS服务，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”，或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 上传操作可参见OBS快速入门

查看更多 →

昇腾芯片又叫Ascend芯片，是华为自主研发的高计算力低功耗的AI芯片。 资源池 ModelArts提供的大规模计算集群，可应用于模型开发、训练和部署。支持公共资源池和专属资源池两种，分别为共享资源池和独享资源池。 ModelArts Standard默认提供公共资源池。ModelArts Standar

查看更多 →

预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能力，能够沉淀行业经验，并更高效、准确地获取信息。 大模型的计量单位token指的是什么 令牌（Token）是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或计算。

查看更多 →

人工智能和大数据的技术优势，实现智慧园区、城市治理、智慧水务、智慧交通等场景的事件感知、分析和决策能力，助力业务闭环。 方案架构 视频智能分析服务通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入，基于灵活的云上或边缘部署架构，提供面向人、车、物以及事件的多维度感知、认知和决策能力，同时满足不同领域的客户需求。

查看更多 →