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。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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教学市场 购买课程 购买习题库 购买沙箱实验 购买实验节点

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技能市场简介 设备注册完成后，您可在华为HiLens平台的技能市场订购所需要的技能，拓展设备的AI能力。例如订购一个“人脸判断”技能，安装在设备上后，即可让设备具备判断人脸的能力。 图1 技能市场 首先，您可以在“技能市场”中，通过筛选、搜索等操作，查找您想要的技能。 如果“技能

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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市场镜像类 什么是市场镜像？ 提供预装操作系统、应用环境和各类软件的优质第三方镜像。无需配置，可一键部署，满足建站、应用开发、可视化管理等个性化需求。 市场镜像经过华为云云市场和服务商的严格测试，可保证镜像内容的安全性。 市场镜像怎么使用？ 市场镜像主要有以下两种使用场景： 使用市场镜像创建 云服务器

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资产市场简介 资产市场是在 EIHealth 平台的基础上构建的开发者生态社区，提供镜像、数据、应用和流程的内容共享。提供安全、开放的资产共享和使用，加速基因、药物、临床应用的开发与落地，保障开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。 订阅资产 资产市场提供官方发布的镜像、数据、

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技能市场权限 表1 技能市场管理 权限说明 方法 授权项 依赖其他服务的最小化授权项 创建定制技能 POST hilens:market:createCommissionSkill - 下载技能市场的技能 GET hilens:market:downloadSkill obs:object:GetObject

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技能市场简介 设备注册完成后，您可在专业版华为HiLens平台的技能市场订购所需要的技能，拓展设备的AI能力。例如订购一个“人脸判断”技能，安装在设备上后，即可让设备具备判断人脸的能力。 图1 技能市场 首先，您可以在“技能市场”中，通过筛选、搜索等操作，查找您想要的技能。 如果

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位为2，数据脱敏后内容显示为“交XXX空间”。 如果同时配置了前缀和后缀脱敏规则，并且前缀和后缀的保留位数之和超过字段值的长度，则该值将按原样显示。例如，对于值“ 交换数据空间 ”，如果前缀中的保留位数为5，后缀中的保留位数为7，则结果为“交换数据空间”。 编辑使用策略，相关参数说明如表2所示。

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直观的数据资产相关信息，有助于投资者对企业进行更好的估值；可以改善企业财务报表，进而降低资产负债率，提升利润率；数据入表后可以通过数据交易为企业增值，并促进数据资产开发的相关投入。 企业数据资产的计量方法分为成本法、收益法、市场法。具体每个企业有哪些数据资产能入表，怎么开展相关工

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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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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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自动学习 AI要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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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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预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth

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MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。

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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采

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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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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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