默认模型：修改知识库内容后自动生效。 轻量级深度学习模型：修改知识库内容后需训练模型发布生效。 重量级深度学习模型：修改少量知识库内容无需重新训练发布，但会导致问答变慢，模型运行中时单击更新按钮即可；当知识库语料变更较大时导致模型效果下降，需重新训练模型。 新建模型 在机器人列表，单

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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创建自定义场景 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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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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订阅的数据集。且支持在线查看代码、图片、音视频等多种格式的文件内容。 特征工程 特征工程是模型训练的必要过程，可以实现数据集的特征组合、筛选和转换，最大限度的从数据集中提取关键特征，供模型训练使用。 特征工程集成JupyterLab开发环境，提供数据探索工具，预置数据处理、模型训

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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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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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用户需要做运维协助操作吗？ 需要。 如果按照如何检查后端 服务器 网络状态？到如何检查通过EIP访问后端 云服务器 ？章节，自查指导的操作进行确认后，弹性负载均衡器依然无法通信，则需联系客服解决。 用户需向技术支持人员提供如下表格中的信息： 项目信息 您的值 负载均衡器的ID - 虚拟私有云的ID

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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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添加班次前需要做哪些准备？ 添加班次前，需要先配置班次时令及班次名称信息： 请在“数据字典管理”中配置班次时令的数据，具体的操作指导请参见数据字典管理。 请在“类别配置管理”中配置班次名称的数据，具体的操作指导请参见类别配置管理。 父主题： 数字化制造云平台

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网站的视频。 召回策略 召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 特征工程 特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理，形成的结果用于排序策略的训练。

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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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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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排序策略-近线排序策略 近线排序策略用于对在线实时数据排序。如果使用在线排序模型，需在排序策略-近线特征工程中创建完成后才可以正常使用排序策略。 在“创建自定义场景”页面，进入“排序策略”页签，单击“添加近线排序策略”。 进行在线学习参数配置。 名称：自定义在线排序策略名称。 离线排序策略：从下拉

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特征工程任务创建的时间 任务用时 特征工程任务的执行时长 任务状态 特征工程任务的执行状态 查看特征工程任务的超参配置 查看特征工程任务的运行日志 删除特征工程任务 基于特征工程服务创建特征工程任务，请参见创建特征工程任务。 删除特征工程服务。 用户也可以在特征工程服务页面，单击右上角的“创建”，基于其他特征工程新建特征工程服务。

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编号的生成器数据，具体的操作指导请参见ID生成器定义。 添加工位前，需要先进入“工序定义”维护工序组及工序组下的工序信息。添加工位数据时，需关联工序信息。 父主题： 数字化制造云平台

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购买iDME商品前需要做哪些准备？ 在购买iDME商品之前，您需要先 注册华为账号 并开通华为云并完成实名认证，为购买资源做好支付准备。 根据您购买商品的计费类型不同，请确保已满足以下条件： 包年/包月的iDME商品采用预付费模式，购买时，您需要一次性支付所选iDME商品在指定生命周

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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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Standard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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