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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自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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参考数据标注章节，确保您的数据已全部完成标注。 在新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”按钮，然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中，待训练状态由“运行中”

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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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ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。 图1

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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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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Browser+上传 。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。 图像分类标签“.txt”规范如下。 一行一个标签： flower book ... 父主题： 图像分类

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ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。 图1

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ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。 图1

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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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行中”，部署完成。 在自动学习界面中，仅支持将训练后的模型部署为在线服务，如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”，请参见自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？。 服务测试 您可以在“部署上线”页面，选择对应的服务类型，例如自动学习图像分类项目默认将服务部署为在线服务

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Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建数据集。 父主题： 图像分类

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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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工具分类，适用于根据工具分类查询工具场景。 支持选项： "others”：其他 "qualitycontrol"：预处理 "basic"：基因组分析基础 "gatk"：GATK流程 "callvariant"：深度学习突变检测 "environment"：软件环境 请求消息 请求示例 GET /v1/tools

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通用图像分类工作流 工作流介绍 新建应用 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件

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default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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增加的数据，如何在自动学习项目中查看？ 针对已创建的项目，需要添加新数据时，可以执行如下操作。本章节的操作说明仅针对“物体检测”、“图像分类”、“声音分类”和“文本分类”类型的项目，针对“预测分析”项目，直接在其数据文件中增加数据即可。 获取自动学习项目的数据源 登录ModelA

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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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default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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