深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精

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排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM

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batch模式计算速度快于full模式。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版

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算法运行机制 选择一段真人视频。 输入真人视频，经过平台专家安全审核通过，且用户授权使用后，由训练人员选取真人视频中符合要求的视频进行预处理。预处理完成后，进行深度学习训练，生成该真人形象的数字人驱动模型。 推理阶段输入一段音频。 音频输入至数字人驱动模型后，经过模型推理生成数字人形象播报视频。

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关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额：执行特征选择作业和训练作业时，会创建新容器来执行，该参数的值为创建新容器的CPU核数。 内存配额：执行特征选择作业和训练作业时，会创建新容器来执行，该参数的值为创建新容器的内存。 样本粗筛：当己方数据

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能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习

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自动学习 AI要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作业”页面查看对应的执行结果、作业报告。作业报告展示作业详细信息，包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。

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、面向人工智能开发者的一站式开发平台ModelArts进行开发和创新的专业人才。 培训对象 希望成为企业人工智能工程师的人员 希望了解华为人工智能产品使用、管理和维护的人员 培训目标 完成该培训后，您将系统地理解并掌握深度前馈网络、图像处理理论和应用、语音处理理论和应用、自然语言

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Python可以运行在许多平台上，包括UNIX、Windows、OS/2、Macintosh等操作系统，可以用来编写TCP/IP应用程序。 S 数据采样 在其他特征操作前先对数据集进行样本采样。数据采样后所有的特征操作，都是基于采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量，提升特征操作的处理速度。

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媒资推荐场景中，通常对实时性要求比较高，用户产生的行为需要得到即时的反馈，同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功

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支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括Py

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如果存在多个数据操作流，可重命名操作流对象的变量名，以避免冲突。 单击图标，运行“删除列”代码框内容。 选择列 如果数据的特征量大，而大多数特征对模型训练无效，可通过“选择列”保留仅对模型训练有意义的特征。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 特征选择 > 选择列”，界面新增“选择列”内容。

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问答模型训练（可选） 为了让 问答机器人 更加智能，回答更加准确，您可以通过训练模型来提升问答机器人的效果。 问答训练通过用户问法对机器人进行测试，在匹配问题的返回结果中，按相似度得分进行倒序排序，正确匹配的问题出现在前一、三、五位中的占比将作为衡量模型效果的指标，数值越高代表模型效果越好。

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查询特征选择执行结果 功能介绍 查询特征选择执行结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/features-selection-result

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algorithm_type recall 特定行为热度推荐 SpecificBehavior 综合行为热度推荐 BehaviorsWeight 基于物品的协同过滤推荐 ItemCF 基于用户的协同过滤推荐 UserCF 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 AlsCF 基于历史行为记忆生成候选集 HistoryBehaviorMemory

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