深度学习样本少_学习各地管局政策-华为云

学习各地管局政策

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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HCIA-AI

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、华为昇腾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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查询样本量或者时域分析任务状态

查询样本量或者时域分析任务状态功能介绍根据数据集ID查询数据集的样本量或时域分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata/status/{datasetId} 参数说明参数名是否必选参数类型

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创建联邦学习工程

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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自动学习（新版）

自动学习（新版）自动学习简介图像分类物体检测预测分析声音分类文本分类使用窍门

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自动学习（旧版）

自动学习（旧版）自动学习简介图像分类物体检测预测分析声音分类文本分类使用窍门

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自动学习简介

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AI应用的低门槛、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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华为企业人工智能高级开发者培训

培训内容培训内容说明神经网络基础介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计图像处理理论和应用介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识语音处理理论和应用

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免费体验自动学习

免费体验自动学习在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。使用场景自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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什么是自动学习？

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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纵向联邦建模场景

纵向联邦建模场景使用 TICS 多方安全计算进行联合样本分布统计使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模使用TICS联邦预测进行新数据离线预测父主题：使用场景

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功能介绍

管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。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“

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可信分布式身份服务 TDIS

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍

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提交验收任务的样本评审意见

String 样本ID，可调用查询样本列表接口获取。 score 否 String 评审分数，当前可取A/B/C/D四个值，从高到低排列。 worker_id 否 String 标注成员ID，可调用标注成员列表接口获取。响应参数无请求示例提交验收任务的样本评审意见。设置是

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查询智能标注的样本列表

sample_data Array of strings 样本数据列表。 sample_dir String 样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度，单位是字节。 sample_status

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随机森林分类

决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，森林中的每一棵决策树分别进行判断，哪一类被选择最多，就预测这个样本属于那一类。随机决策森林分类中的决策树算法通过基尼不纯度（Gini impurity）或熵（Entr

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混淆矩阵

False Negative（FN）：假负类。样本的真实类别是正类，但是模型将其识别为负类； False Positive（FP）：假正类。样本的真实类别是负类，但是模型将其识别为正类； True Negative（TN）：真负类。样本的真实类别是负类，并且模型将其识别为负类。输入

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获取纵向联邦作业详情

SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,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) FE

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保存纵向联邦作业

SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,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) FE

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IAM 身份中心

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创建模型微调流水线

训练最大步数模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度是否开启bf16。

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