可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。 容器化部署 容器化的多方数据

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选择“设置 > 生命周期”，开启“初始化配置”。 图1 开启初始化配置 表1 初始化配置参数说明 参数 说明 配置初始化函数 如需初始化，请开启此参数。 初始化超时时间（秒） 函数初始化的超时时间，如开启函数初始化功能则设置，不开启则不设置。 函数初始化超时时间设置范围为1-300秒。

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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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当需要移动数据时，耗时与数据量相关。 当仅修改元数据时，耗时与数据量无关。 表级在线移动表空间时，需要结合ONLINE关键字或GUC参数enable_online_ddl实现。 表空间操作 支持以下相关操作： 重命名表空间。 修改表空间所有者。 删除表空间。 仅修改元数据时，耗时与数据量无关。

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当需要移动数据时，耗时与数据量相关。 当仅修改元数据时，耗时与数据量无关。 表级在线移动表空间时，需要结合ONLINE关键字或GUC参数enable_online_ddl实现。 表空间操作 支持以下相关操作： 重命名表空间。 修改表空间所有者。 删除表空间。 仅修改元数据时，耗时与数据量无关。

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SDK代码示例自动生成 API Explorer 提供API检索及平台调试，支持全量快速检索、可视化调试、帮助文档查看、在线咨询。 与API的对应关系 OptVerse接口与API对应关系请参见表2。 表2 接口与API对应关系表 接口 API 创建任务 POST /v1/{project_id

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每个算法有其各自的参数列表，包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过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。

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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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准确率高：全面场景覆盖，避免误杀漏杀，实时防御风险。 视频网站 将视频流送入模型进行实时审核，模型将分析视频内容并判断是否存在违规内容。 场景优势： 审核效率高：自动化地完成 内容审核 ，减少人工审核的工作量和成本，提高运营效率。 全方位检测：提供多模态综合审核方案，对视频内容中的画面、声音、文字进行全方位解析。

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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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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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对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模

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产生“以偏概全”的现象，导致模型泛化效果变差。 欠拟合 欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数（Loss Function）是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数。它是一个非负实值函数，通常使用L(Y

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进行了深度集成，为用户提供了一种高效、低成本的解决方案，旨在满足包括但不限于高性能、高精度和多模态在内的多样化高维向量检索需求。更多信息请参见向量检索。 仅Elasticsearch 7.6.2、Elasticsearch 7.10.2、OpenSearch 1.3.6集群支持 CSS 向量检索引擎。

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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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支持单机多卡、多机多卡的分布式训练，有效加速训练过程 支持训练作业的故障感知、故障诊断与故障恢复，包含硬件故障与作业卡死故障，并支持进程级恢复、容器级恢复与作业级恢复，提供容错与恢复能力，保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因某些原因中断，也可以基于checkpoi

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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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0.001。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。

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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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去除重复数据：确保数据集中每条数据的唯一性。 填补缺失值：填充数据中的缺失部分，常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标准化：将数据转换为统一的格式或范围，特别是在处理数值型数据时（如归一化或标准化）。 去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量，使其能够

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