云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索（ImageSearch）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转ImageSearch

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用户自匹配 物品自匹配 用户匹配物品 匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数，如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。您可以单击进入“添加匹配特征对”页面进行配置。设置特征对的别名、根据全局特征信息文件匹配用户特征名和物品特征名，设置权重。 - 推荐个数 推荐给用户的物品最大个数。

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为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。

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JupyterLab开发平台 创建特征工程 数据处理 模型训练 迁移学习 学件 模型归档 如何恢复异常的JupyterLab环境 父主题： 特征工程

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FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值： DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值： DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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Array of strings 数据集特征集合 表5 ModelParamVo 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 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

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本，训练模型文件。

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5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图

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人脸识别 是否可使用证件类照片 人脸识别服务 可以使用证件类照片，提取人脸特征时，非人脸信息不会被提取。受技术与成本多种因素制约，人脸识别服务存在一些约束限制，详细请参见约束与限制。 父主题： 产品咨询类

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单击“确认”。 在策略列表中，查看目标策略。 关闭防护，但保留HSS学习到的 服务器 应用进程特征。 查看目标策略的策略状态为“学习完成，未生效”，表示关闭应用进程防护成功。 关闭防护，并删除HSS学习到的服务器应用进程特征。 目标策略已从策略列表中删除，表示关闭应用进程防护成功。 关闭单台服务器防护

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提取/引入重构 简介 引入变量 引入参数 引入字段 引入常量 提取方法 提取接口 提取超类 提取委托 引入功能参数 引入功能变量 提取方法对象 引入参数对象 父主题： 重构

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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应用进程控制使用流程说明 操作项 描述 创建白名单策略 白名单策略是管理HSS学习服务器行为和应用进程防护动作的规则，只有关联了白名单策略的服务器才能开启应用进程防护。 确认学习结果 HSS学习完服务器中的应用进程后，可能存在某些可疑应用进程的特征不明显，HSS无法完全定义为恶意进程或可信进程，因此这些

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是 输入的特征（需要编码的特征） "feature" label_column 是 预测结果类别的字段名 "label" model_saved_path 是 模型保存的路径 "" max_iter 是 最大迭代次数（树的棵数） 4 max_depth 是 树的最大深度 5 subsampling_rate

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如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。

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模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口，对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更，对应特征工程章节菜单入口描述变更。 Jupyterlab特征工程选择数据增加时序数据选择，并支持多数据选择，对应特征工程章节操作截图全量更新。 2020-03-30

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计算指标的平均策略。 包含如下选项： auto macro micro weighted 是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习，默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习，默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点，训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图

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召回策略 召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。

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模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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