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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增大该权重值，可提高装箱策略在整体调度中的影响力。 10 CPU权重 增大该权重值，优先提高集群CPU利用率。 1 内存权重 增大该权重值，优先提高集群Memory利用率。 1 自定义资源类型 指定Pod请求的其他自定义资源类型，例如nvidia.com/gpu。增大该权重值，优先提高指定资源的利用率。

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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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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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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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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ALM-303046967 端口或VLAN学习到的MAC数达到设置的值 告警解释 L2IFPPI/4/MAC_LIMIT_ALARM:OID [OID] MAC address learning reached the limit.(L2IfIndex=[INTEGER],Mac

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ALM-3276800081 端口、VLAN、VSI学习到的MAC数达到设置的值 告警解释 L2IFPPI/4/MAC_LIMIT_ALARM: OID [OID] MAC address learning reached the limit. (L2IfNum=[INTEGER]

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否 Integer 最大值，-1表示无限制。 min 否 Integer 最小值，-1表示无限制。 表6 memory_mb参数信息 参数 是否必选 参数类型 描述 max 否 Integer 最大值，-1表示无限制。 min 否 Integer 最小值，-1表示无限制。 表7

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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删除 学员列表操作栏删除按钮，单击可删除学员。 敏感操作请谨慎。 学习记录管理 学习记录管理主要分统计和管理两部分，针对学员班级学习和实验情况的统计以及记录的管理，班级学员实验报告的评定。 图6 学习记录管理 学习记录统计 从三个维度做了相关统计：课程、实验、测验。但所有的统计都基于班级，可根据需要选择查看某个班级。

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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GRAPH类索引配置参数 ef 查询时考察邻居节点的队列大小。值越大查询精度越高，查询速度会变慢。默认值为200。 取值范围：(0, 100000]。 max_scan_num 扫描节点上限。值越大精度越高，查询速度变慢。默认值为10000。 取值范围：(0, 1000000]。 IVF类索引配置参数

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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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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为什么Pod数量在节点上分布不均匀 资源需求：不同节点的资源配置可能不同，例如CPU、内存大小，导致Pod中定义的Request值无法被满足。即使节点实际负载很低，也无法调度到该节点。 自定义调度策略：Pod可能根据自定义的亲和性和反亲和性策略进行调度，导致Pod在节点上分布不均匀。 节

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