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分页查询智能任务列表 功能介绍 分页查询智能任务列表，包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。
可选择查询年份，显示年度消耗电量、电费成本、节省电量、节省电费以及每月电量详情。单击【电量】或【电费】，可切换查看每月电量或电费曲线图。单击图例，可隐藏曲线。单击每月性情列表中的时间，可跳转对应月份的的月度报告。 图2 年度报告 节能评估设置 单击【节能评估设置】，进入设置页面。
“template”的“id”字段来创建某类任务。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，并绘制可视化曲线，帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。“数据处
代码操作 在CodeArts IDE中，代码操作可以为检测到的问题提供重构和快速修复（以绿色曲线突出显示）。如果代码操作可用，则当光标位于曲线或选定文本区域上时，灯泡图标将显示在代码附近。单击代码操作灯泡图标或使用快速修复命令“Alt+Enter”将显示快速修复和重构建议。如果您
特征画像的作用，就是对数据进行分析，把其中一些基本特征提取出来，如：周期性、离散度、时序规律、最值、采样频率等，计算KPI曲线特点（包括周期性、趋势性、噪声、离散性、随机性等）。根据计算的曲线特点，判断KPI的大类别（毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等）。这些类别，对应到后面的特征
cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了，那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题：
s，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 以下给出了几种正常的Loss曲线形式： 图1 正常的Loss曲线：平滑下降 图2 正常的Loss曲线：阶梯下降 如果您发现
task_type”参数来单独查询某类任务的列表。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，并绘制可视化曲线，帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。“数据处
使用数据加载服务，将数据加载到已发布的数据模型中，为数据集服务提供数据。 与时序数据标注的关系 在时序数据标注服务中，数据工程师、数据科学家可以界面化地查看数据曲线，在曲线中进行数据标注，为数据处理提供有效的数据输入，获得经过标注后的数据集。 与数据探索的关系 数据探索服务以图表的形式界面化显示数据集中的
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
图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 尺寸位置-线状图 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 近似曲线：单击右侧的勾选框，可设置成近似的曲线。 边距 顶部：设置图表与图层顶部的间距，可以通过输入数值或单击调节。 底部：设置图表与图层顶部的间距，可以通过输入数值或单击调节。
分析ModelArts数据集中的数据特征 基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，并绘制可视化曲线，帮助处理数据集。 您还可以选择数据集的多个版本，查看其可视化曲线，进行对比分析。 背景信息 只有“图片”的数据集，且版本标注类型为“物体检测”和“图像分类”的数据集版本支持数据特征分析。
000075，learning_rate_decay_ratio=0.01，loss曲线如图1，训练后发现模型回答政务问题存在错误，初步判定为欠拟合，可以适当增加迭代次数。当调整为epoch=5时，loss曲线如图2，训练后可以正确回答政务问题。 图1 优化超参数前 图2 优化超参数后
ModelArts自动学习，为资深级用户提供模板化开发能力 提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练
与其他服务的关系 对象存储服务OBS与周边服务的依赖关系如图1所示。 图1 对象存储服务OBS与其他服务的关系示意图 表1 与其他服务的关系 交互功能 相关服务 位置 通过相关服务将数据迁移到OBS 对象存储迁移服务（Object Storage Migration Service，OMS）
次排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的“训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训
仪表盘 仪表盘可将不同图表展示到同一个屏幕上，通过不同的仪表形式来展示资源数据，例如，曲线图、数字图等，进而全面、深入地掌握监控数据。 查看/切换视图 选择一个容器舰队或者未加入舰队的集群。 图1 选择舰队或未加入舰队的集群 选择“仪表盘”页签，默认展示集群视图。 设置查看视图的
的推理，收集性能数据。进行在线评测以模拟真实世界环境下的模型表现。对于未达标的指标，深入分析可能的原因，如数据质量、过拟合或欠拟合问题。使用混淆矩阵、ROC曲线等工具深入理解模型的行为和潜在不足。根据评测结果优化模型：根据评测反馈，调整模型架构、训练过程或数据处理流程。实施增量更新和微调策略，逐步提高模型性能。
在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 支持将平台资产中心的部分模型作为微调前基础模型，也支持选择微调后的新模型作为基础模型再次进行微调。 前提条件
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