自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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sift-128-euclidean：维度128，base数据100万条，使用欧式距离度量。 cohere-768-cosine：维度768，base数据100万条，使用余弦距离度量。 gist-960-euclidean：维度960，base数据100万条，使用欧式距离度量。 “sift-128-euclidean

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紧密中心度是一个节点到所有其他可达节点的最短距离的平均，该指标可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越小，其所在图中的位置越中心。 标签传播（Label Propagation） 一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点

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方向：单击下拉选项设置视觉映射的映射方向，可以设置为水平或垂直。 宽度：设置视觉映射的宽度。 高度：设置视觉映射的高度。 左侧：设置视觉映射时距离图层左侧的距离。 底部：设置视觉映射时距离图层底部的距离。 文字：设置视觉映射时文本的字体颜色和字号大小。 颜色范围：设置视觉映射时颜色范围。 图4 视觉映射 标签

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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数据治理 评分卡对各维度度量是按5分制进行评分，每一个度量细项只有得分0或得分1，如果满足度量细项要求得分1，否则得分0。 图2 数据治理评分卡数据执行维度度量评分计算范例 如上示例，针对流程7.10交付项目管理，数据执行维度有6个度量细项，则这一度量维度的总体得分就是SUM(度量细项得分)*

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查询度量单位列表 功能介绍 客户在自建平台上查询资源使用量，包年包月资源的时长及金额的度量单位及名称，度量单位类型等。 接口约束 该接口可以使用客户AK/SK或者Token调用。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v2/bases/measurements

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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模型的低门槛、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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，可以设置为连续型或自定义范围。 宽度：设置视觉映射的宽度。 高度：设置视觉映射的高度。 左侧：设置视觉映射时距离图层左侧的距离。 底部：设置视觉映射时距离图层底部的距离。 间距：设置映射之间间距。 文字：设置视觉映射时文本的字体颜色和字号大小。 映射类型：支持连续型金额自定义范

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HANA系统高可用（距离和时间） 典型的roundtrip时间： 数据中心之间的网络带宽一般推荐：10 Gbps（共享）。 数据中心之间以ms为单位的roundtrip，是基于可行性和合理性来判断的，并且有可能存在偏差。 表1 roundtrip时间 选项 假设距离(KM) 目标RTT

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response_data参数说明 参数 类型 说明 embedding List 各点映射到欧式空间的向量表示，格式： [{vertexId:vectorValue}] 其中， vertexId: string类型 vectorValue：欧式向量，例如[-0.485,-0.679,0.356] 父主题： 算法API参数参考

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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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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在弹出的仪表板页面输入仪表板名称后，单击“确定”，完成仪表板的创建。 字段 在“数据”标签页，选择需要的“维度”和“度量”，双击或拖拽至“字段”标签页的“维度”和“度量”框内。 设置过滤 将“维度”或“度量”字段拖拽至“过滤”框内。 单击“过滤”框内字段右侧，进入设置过滤器页面。 完成参数设置后，单击“确认”，完成过滤设置。

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通过缺陷度量跟踪项目缺陷进展 在项目进行中，可以通过缺陷度量来对项目下的缺陷进展进行跟踪。 查看缺陷度量 缺陷度量视图默认展示统计报表：缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表：指标取

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通过缺陷度量跟踪项目缺陷进展 在项目进行中，可以通过缺陷度量来对项目下的缺陷进展进行跟踪。 查看缺陷度量 缺陷度量视图默认展示统计报表：缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表：指标取

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通过缺陷度量跟踪项目缺陷进展 在项目进行中，可以通过缺陷度量来对项目下的缺陷进展进行跟踪。 查看缺陷度量 缺陷度量视图默认展示统计报表：缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表：指标取

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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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Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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