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源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 评估时必填，训练时可选，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch，数据迭代计算的次数。 训练轮数 训练的轮数，每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合。
请参考后文开发者认证购买常见问题 2 在线学习 自主进行在线课程学习，学习之后可以进行自我测试。详细操作指导请参考开发者认证课程学习常见问题 3 实验练习 本实验承载在华为云开发者学堂的KooLabs云实验。 4 理论考试 自主选择时间，在线考试。考试满分100分，60分通过。为
明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现声音分类
机器翻译 语种识别 语种识别是为了识别文本所属的语种。对于用户输入的文本，返回识别出的所属语种。 父主题： 基本概念
在配置完问答语料、词典和模型训练后，您可以通过调用API的方式直接调用对话机器人，为您的客户提供问答服务。 问答机器人面向客户的问答界面需要您根据自己业务需求进行开发，前台界面收到客户问题后，调用问答机器人的接口，并与机器人进行交互，最终将问答机器人返回的答案呈现给客户。交互的过程中，问答机器人会基于
时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现文本分类
查看问答机器人 购买的机器人，会显示在您对话机器人服务控制台中，智能问答机器人的列表里。在问答机器人列表右上角，您可以选择机器人状态筛选您购买的机器人，或者输入名称关键字，单击进行查找。对于包年包月的机器人，可以进行机器人管理、续费、规格修改。 机器人管理：进入机器人配置界面，
基本概念 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。
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。 基础版机器人不支持问答模型训练。 新建模型 上线模型 调整阈值 调用问答机器人 在配置完问答数据后，您可以通过对话体验的方式直接调用对话机器人，为客户提供问答服务。 您可以通过调用API接口进行二次开发，为您提供使用Postman和API
订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建
创建了问答机器人，如何问答体验？ 智能问答机器人创建成功，并配置完问答语料、词典和模型训练后，您可以通过对话体验的方式直接调用对话机器人，为您的客户提供问答服务。详细请参考对话体验。 父主题： 智能问答机器人
自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：
创建和训练模型 命令如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
在配置完问答语料、词典和模型训练后，您可以通过对话体验的方式直接调用对话机器人，为您的客户提供问答服务。 对于一个新建的问答机器人，在问答语料导入完成后，就可以通过对话体验界面进行对话。 进入对话机器人服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“智能问答机器人”。在机器人列表中，单击机器人的ID或者“机器人管理”按钮。
迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据
ine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
ine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
0支持 训练发布 使用数据标注业务之前，需创建训练集。每个技能最多创建10个训练集。 训练集是对话语料的集合，类似文件夹的作用，可以把不同来源的对话语料、不同时段获取的对话语料放在不同的对话训练集中。 当您配置好意图后，即可进行模型的训练。训练并发布模型后，该技能才能在机器人的对话中生效。
可。您需确保您配置的领域已经激活。 在添加完成的机器人后单击“”绑定领域，可为机器人设置匹配的领域范围。 除领域外，您还能为智能机器人绑定问答，绑定问答后，机器人优先匹配问答的结果。 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）
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