流程节点详解 添加记录 更新流程参数 表达式计算 更新记录 审批 发送邮件 分支(包容) 分支(异或) 延时 分支(审批) 连接器 流程模板 End 父主题： 流程管理

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介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec， 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，

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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。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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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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极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“自动学习”训练模型，用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。

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预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工

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检视门禁详解 检视门禁仅支持合入机制为“审核机制”的合并请求。 门禁的开启/关闭 进入目标仓库，单击“设置 > 策略设置 > 合并请求”。 单击“新建”，为目标分支设置分支策略。 配置门禁。 配置策略下的“最小检视人数”不为0，单击“确定”保存设置，门禁开启。 配置策略下的“最小

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审核门禁详解 审核门禁仅支持合入机制为“审核机制”的合并请求。 门禁的开启/关闭 进入目标仓库，单击“设置 > 策略设置 > 合并请求”。 单击“新建”，为目标分支设置分支策略。 配置门禁。 配置策略下的“最小审核人数”不为0，单击“确定”保存设置，门禁开启。 配置策略下的“最小

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目录文件详解 i18n.json packageinfo.json {widget}.css {widget}.editor.js {widget}.ftl {widget}.js 父主题： 代码结构介绍

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AXB模式功能详解 隐私保护通话 AXB模式中，A和B为相互保密的两个业务受益用户，A和B用户都不知道对方真实号码的存在，为了双方的真实号码不被泄露，在隐私保护通话平台为A和B用户绑定一个虚拟号码X，A和B用户对对方只呈现X号码，A和B之间的通信都是通过X号码进行转接。 AXB模式

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AXE模式功能详解 隐私保护通话AXE模式中，A为业务受益用户，为了保护A的真实号码不被泄露，隐私保护通话平台为A绑定一个分机主号码X和一个分机号E。 绑定关系建立后，其他用户拨打X号码再输入分机号E即可联系A用户。A用户拨打X号码可回呼之前通话用户或企业指定号码。 AXE模式下

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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等技术加速计算过程。 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

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流水线门禁详解 流水线门禁仅支持合入机制为“审核机制”的合并请求。 门禁的开启/关闭 进入目标仓库，单击“设置 > 策略设置 > 合并请求”。 单击“新建”，为目标分支设置分支策略。 配置门禁。 勾选策略下的“开启流水线门禁”，单击“确定”保存设置，门禁开启。 取消勾选策略下的“

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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单击图标，运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移，可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明，如表4所示。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部

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WK文件配置详解 表1 WK文件配置详解 参数 说明 net_type CNN：不包含LSTM/RNN/ROIPooling/PSROIPooling的任意网络 ROI/PSROI：包含ROI Pooling 和PSROI Pooling 的网络 Recurrent：包含ROI Pooling

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