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数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项
学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求
多页面重复的关键字会降低搜索引擎权重，建议批量设置后再针对每个页面的内容单独修改，以确保收录效果。 图3 网站TDK设置 对文章进行单独的设置，单击需要独立设置的文章的编辑按钮，输入对应的信息，单击“确定”。 图4 文章TDK设置 对产品进行单独的设置，单击需要独立设置的文章的编辑按钮，输入对应的信息，单击“确定”。
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： 左边为实验的基础信息，包含实验概述、实验手册和实验报告。
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。 为了更好的筛选作业，将作业截止日期按照时间维
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 用主账号给子账号配置ModelArts所使用的OBS桶的ACL权限即可。 父主题： 模型训练
查看成绩和答案 学生可以在“个人中心 > 学习空间”查看自己参加过的考试状态。 单击对应的考试标题，可以查看该考试的成绩和考试记录。 单击对应的考试时间，可以进入该考试查看成绩。 学生查看成绩后，可以单击“查看详情”，页面将显示学生的考试结果和答案。 如果考试记录的结果显示为判分中，请联系老师进行批阅。
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线
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
提示完成购买。详细操作指导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
横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述
主机深度采集成功，部分采集规格信息缺失 问题描述 进行主机深度采集后，在资源详情中查看采集的基本信息和规格信息，发现存在部分信息缺失的情况。 问题分析 出现该问题，可能是在安装Edge主机上的Linux采集脚本时，UNIX换行符格式不正确。正常情况下，Linux系统使用“LF”作
y-mm-dd等）的数据。 如果某一列的取值只有一种，会被视为无效列。请确保标签列的取值至少有两个且无数据缺失。 标签列指的是在训练任务中被指定为训练目标的列，即最终通过该数据集训练得到模型时的输出（预测项）。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。
体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度
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。 在已提交分类中查找提交的作业。 老师已经批改的作业，会在作业卡片的右上角显示对应的分数。 单击作业卡片，查看作业的答案和成绩。 单击历史记录，可以查看学生提交作业的历史信息。 在习题列表的上方会展示当前作业的成绩。 在习题作答区域会显示正确的答案及解析，
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：
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