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ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列
详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可输入代码进行测试。在“自动学习”页面，在服务部署节点，单击“实例详情”进入“在线服务”界面，在“预测”页签的“预测代码”区域，输入调试代码。
横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 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“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
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
注意事项 了解坐标系 VPS坐标系 VPS坐标系是基于UTM坐标定义的，北向Y轴正向和东向X轴正向如图1所示。 图1 VPS坐标系示意图 Three.js渲染引擎坐标系 摆放虚拟物体时需要注意：Three.js的相机朝向是Z轴的反向。 图2 Three.js渲染引擎坐标系示意图 坐标系转换
训练物体检测模型 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 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。 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
模型训练 自动学习训练作业创建失败 自动学习训练作业失败 父主题： 自动学习
ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列
查看具体内容。 进入到具体的章节之后，可以在资料模块完成知识的学习，在作业模块完成学习知识的自我检查。 单击左侧导航栏可以切换不同的学习内容。 预览 按钮，可以打开或关闭资料的全局预览。 全屏 按钮，可以最大化实现资料预览。 学习返回。 方案一：通过Classroom的导航链接进行返回（推荐此种方案）。
准备数据 数据集版本发布失败 数据集版本不合格 父主题： 自动学习
模型发布 模型发布任务提交失败 模型发布失败 父主题： 自动学习
项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，前往数据标
加入考试 准备工作 华为云学生账号登录Classroom 进入需要加入考试的课堂 通过教师的链接加入考试 联系教师获取考试链接。 通过链接登录后，单击“加入考试”。 学生确认信息无误后开始考试。 加入课堂考试 在Classroom官网进入“个人中心”，选择需要考试的对应课程。 进
账号获取 学生自主注册获取账号 实名认证 获取Classroom学生账号 使用学生账号登录Classroom 父主题： 我的课堂
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：
完成实验 准备工作 华为云学生账号登录Classroom 进入教学平台 进入需要完成实验的课堂 操作步骤 打开Classroom官网的指定课堂，切换到“实验”页签。 进入到课堂之后，单击顶部的实验按钮即可。 进入实验之后，可以查看该实验提交的截止时间。 查看实验详情。 实验详情页面分为左右两部分：
完成作业 准备工作 华为云学生账号登录Classroom 进入教学平台 进入需要完成作业的课堂 操作步骤 进入目标课堂页面，通过作业入口即可看到该课堂的所有作业。 选择需要完成作业，单击作业卡片即可进入作业详情。 系统已经作业按照时间维度划分为未提交和已提交，只需要关注未提交的分类即可。
征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语
可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制
准备物体检测数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
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