中软国际数据治理专业服务解决方案实践

写模板名称，单击“确定”，可将当前配置存为一个外呼模板。 单击“保存”，预测外呼任务创建成功。 返回“外呼任务管理”页签，选择创建的外呼任务，单击“外呼数据”，为外呼任务添加外呼数据。详情请参见配置外呼数据。 返回“外呼任务管理”页签，选择创建的外呼任务，单击“”，外呼任务开始执行。

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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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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特色功能如下所示： 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，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。

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模型部署完成后，您可添加图片进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”，选择本地图片进行测试。 图2 上传图片 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflower

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编辑批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。

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准备数据 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 父主题： 自动学习

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时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题： 学件开发指南

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删除批量预测作业 删除批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 批量预测

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云数据迁移-成长地图 | 华为云 云数据迁移 云数据迁移（Cloud Data Migration，简称 CDM ），是一种高效、易用的批量数据迁移服务。 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成

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模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”，选择本地音频进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加音频并

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VS Code Toolkit功能介绍 操作指导 自动学习之图像分类 操作指导 04:08 自动学习之图像分类 自动学习之预测分析 操作指导 03:30 自动学习之预测分析 自动学习之物体检测 操作指导 04:35 自动学习之物体检测 VS Code连接Notebook 操作指导

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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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不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。

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模型部署完成后，您可添加图片进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”，选择本地图片进行测试。 图2 上传图片 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加

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OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据；另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。 使用 函数工作流 FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用Mod

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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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Studio操作界面。 准备数据 本章所用示例的数据已预置在/home/ma-user/work/.ml-workspace/built-in-workflow/sales_forecast数据文件夹中，无须上传即可直接使用。如果需要在算链中使用其它数据，则需要在华为云OBS中创建桶并上传数据。 本示

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在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入“数据标注”页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 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。

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分超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数据库及异常检测服务所构

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分 超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库，MPPDB数据库及异常检测服务所构建

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