推荐算法定制概述
为了演示如何使用Designer中EasyRec组件来完成推荐算法中特征工程、样本生成、排序、向量召回、模型评估等功能，PAI准备了以下几个案例帮助您更好的理解以上功能：特征工程 排序 DSSM向量召回 基于etrec的U2I2I召回 以上案例中的代码均来自...
RPA可视化工程转编码工程
问题：客户使用可视化搭建了流程，使用ctrl+shift+p查看了代码，然后希望把这些代码放到编码工程中，并且在编码工程中能正常执行 解决办法：第一步：在可视化工程中，按下ctrl+shift+p打开对应的编码，拷贝编码内容 第二步：关闭可视化工程...
FeatureStore使用案例汇总
在FeatureStore中使用自动特征工程（AutoFE）在FeatureStore如何运用自动特征工程技术（AutoFE）生成新特征，为用户提供参考建议与启示。通过AutoFE生成的pipeline模型，对训练集和测试集执行特征转换操作，从而提升机器学习或深度学习模型...
pg_conversion
目录 pg_conversion 描述编码转换函数。列名称 列类型 描述 oid oid 行标识符。conname name 转换的名字（在一个名字空间内唯一）。...contoencoding int4 目标编码ID。conproc regproc 转换函数。condefault bool 如果这是默认转换则为真。
通用联邦学习模板
一、模板说明 通过提供通用机器学习模板，展示完整的数据收集、特征工程、模型选择和训练、模型评估、模型部署和应用以及模型复用的一系列算子的使用方法，使用户能够高效构建准确的联邦学习模型。二、使用步骤 通过提供通用机器学习模板，...
排序
推荐解决方案-排序的输入包括经过特征工程处理后的用户特征表、物品特征表、用户行为表，输出为排序模型，可用于模型部署。本文为您介绍推荐解决方案-排序的实现方法。前提条件 已运行推荐解决方案-特征工程工作流模板生成排序需要的数据集...
安全联邦学习-工作流FL
3、训练侧特征工程 选择和提取有用的特征，包括特征选择、特征变换、特征抽取和特征组合等。其中，对于Category特征和Numeric特征，均有对应的处理方案，详见组件说明。特征工程的配置可输出，供预测和评估流程使用。4、测试侧特征工程 ...
在FeatureStore中使用自动特征工程（AutoFE）
本文介绍在FeatureStore如何运用自动特征工程技术（AutoFE）生成新特征，为用户提供一些参考建议与启示。通过AutoFE生成的pipeline模型，对训练集和测试集执行特征转换操作，从而提升机器学习或深度学习模型的效果。什么是AutoFE AutoFE...
用户流失预警风控
② 通过 one-hot编码 组件和 SQL脚本 实现特征工程建模，将原始字符型特征转化为数值型。以目标字段 churn 为例，原始数据为 Yes 或 No，可以通过SQL语句将 Yes 转化为1，将 No 转化为0，示例如下。select(case churn when 'Yes' then 1 ...
使用须知
三、确认已了解并开通如下资源 以下为完成离线建模所需云产品 序号 云资源名称 用途 1 云原生大数据计算服务MaxCompute 数据清洗、特征工程、准备训练样本 2 大数据开发治理平台DataWorks 数据清洗、特征工程、模型训练和评估、更新模型、...
推荐解决方案综述
使用如下任何一种算法挖掘特征（User和Item本身特征、User-Item交叉特征及Context特征）：挖掘特征工程：特征工程。自动挖掘Autocross特征：Auto ML自动特征工程使用说明。使用FM算法自动挖掘二阶交叉特征：使用FM-Embedding实现推荐召回。...
基于对象特征的推荐
进行特征工程，例如数据的预处理和特征衍生。特征衍生的作用是扩充数据维度，使数据能更大限度地展示业务特点。将数据拆分为两份。其中一份作为训练数据，通过分类算法生成二分类模型。另一份作为预测数据，通过预测组件对模型效果进行测试...
特征工程
通过推荐算法定制生成的特征工程，对原始数据集（包括用户表、物料表和行为表等）进行处理，并生成新的特征表，以供后续的召回和排序使用。前提条件 已开通PAI（Designer），并创建默认工作空间。具体操作，请参见 开通PAI并创建默认工作...
防爬场景化配置示例
因此，防护目标特征需要按该特征进行定义。示例二：阿里云官网解决方案详情页面 本示例以阿里云国际站官网解决方案详情页面（alibabacloud.com/solutions）为例，介绍防爬场景化防护规则的具体配置。以下是本示例中提及的阿里云解决方案...
配置App防爬场景化规则
实际测试请求的字段内容与防爬规则中定义的 防护目标特征 不一致。在防爬策略中修改防护目标特征的内容。实际测试请求的源IP与配置策略中填写的公网测试IP不一致。请确保您使用的是正确的公网IP，建议直接使用 诊断工具 查询您的公网IP地址...
配置浏览器访问网页的防爬场景化规则
实际测试请求的字段内容与防爬规则中定义的 防护目标特征 不一致。在防爬策略中修改防护目标特征的内容。实际测试请求的源IP与配置策略中填写的公网测试IP不一致。请确保您使用的是正确的公网IP，建议直接使用 诊断工具 查询您的公网IP地址...
异常指标监控
② 特征工程：通过 one-hot编码 组件将字符型特征转化为数值型。通过 归一化 组件将所有数据限定至0~1之间，从而去除量纲影响。归一化后的数据如下图所示。通过 SQL脚本 将目标列为 anomaly 的标记为1，将目标列为 normal 的标记为0。SQL...
特征编码
特征编码是将非线性特征通过GBDT编码成线性特征。功能介绍 特征编码由决策树和Ensemble算法挖掘新特征的一种策略，特征来自一个或多个特征组成的决策树叶子结点的one-hot结果。例如，下图有三棵树，共有12个叶子结点。根据树的顺序依次编码...
基本概念
工程 工程又称为“建模工程”，是进行多方安全建模的研发场所，用户可基于虚拟宽表进行特征工程、模型研发和模型评估等操作。同时支持以可视化画布的形态编排建模流程，一个流程中可包含一个或多个组件，组件间以连线的方式表示数据的传递...
配置 MPC 项目
在 添加特征接口授权 面板，添加目标特征组，授权项目所需的在线特征，然后单击 确定。在线特征来源为 前提条件 中步骤 3 准备的在线特征。说明 在 资源配置 面板的 在线特征 中，您可以单击 取消授权，取消指定特征组的授权。取消授权后...
数据结构
targetEncodeBitrate unsigned int 目标编码码率。actualEncodeBitrate unsigned int 实际编码码率。captureFps unsigned int 采集帧率。avgQpPerSec unsigned int 编码平均qp质量。AliEngineRemoteVideoStats 远端视频统计信息。参数 类型...
数据类型
3.0 DingRtcAudioProfile 音频编码模式。3.0 DingRtcAudioScenario 音频场景模式。3.0 DingRtcRenderMode 视图显示模式。3.0 DingRtcLogLevel Log级别。3.0 DingRtcVideoEncoderFrameRate 视频编码帧率。3.0 DingRtcVideoEncoderMirrorMode...
Pipeline部署在线服务
Designer支持将一个包含数据预处理、特征工程、模型预测的离线数据处理pipeline，打包成一个Pipeline模型，并一键部署为EAS在线服务。使用限制 仅支持Alink框架的算法组件（即左上角有紫色小点标识的组件）。所有需要部署的模型涉及的训练...
评分卡训练
本文中，评分卡提供了如下两种特征工程方法：先通过分箱组件将特征离散化，再将每个变量根据分箱结果进行One-Hot编码，分别生成N个Dummy变量（N为变量的分箱数量）。说明 使用Dummy变量变换时，每个原始变量的Dummy变量之间可以设置相关的...
PAI-REC推荐算法定制的最佳实践文档
阅读指引：为方便用户快捷体验PAI-REC产品，本文提供了一份公开数据集，用户可按照文档说明按步体验PAI-REC推荐算法定制的召回、特征工程、精排等关键功能的配置，生成代码并部署到 DataWorks 相应的业务流程中。1.克隆公开数据集 我们在可...
评分卡信用评分
其原理是先将分箱后的原始数据进行特征工程变换，再使用线性模型建模。评分卡建模理论通常适用于信用评估领域，例如信用卡风险评估和贷款发放业务。在其它领域，评分卡建模也可以作为分数评估，例如客服质量打分和芝麻信用打分。前提条件 ...
PS-SMART多分类
如果特征值为类别型字符串，需要进行特征离散化等特征工程处理。虽然PS-SMART多分类组件支持数十万特征任务，但是消耗资源大且运行速度慢，可以使用GBDT类算法进行训练。GBDT类算法适合直接使用连续特征进行训练，除需要对类别特征进行One-...
PS-SMART回归
如果特征值为类别型字符串，需要进行特征离散化等特征工程处理。虽然PS-SMART回归组件支持数十万特征任务，但是消耗资源大且运行速度慢，可以使用GBDT类算法进行训练。GBDT类算法适合直接使用连续特征进行训练，除需要对类别特征进行One-...
PS-SMART二分类训练
如果特征值为类别型字符串，需要进行特征离散化等特征工程处理。虽然PS-SMART二分类训练组件支持数十万特征任务，但是消耗资源大且运行速度慢，可以使用GBDT类算法进行训练。GBDT类算法适合直接使用连续特征进行训练，除需要对类别特征进行...
RPA开发者-快速入门
若您选择新建一个本地工程：请根据您的需要选择创建一个可视化或编码工程：可视化：通过拖拉拽的方式进行开发，一般适用于构建简单流程，编码：通过编写python脚本的方式进行开发，一般适用于构建复杂流程，系统会自动创建一个默认的工程...
CREATE CONVERSION
该函数必须具有以下的特征：conv_proc(integer,-源编码 ID integer,-目标编码 ID cstring,-源字符串（空值终止的 C 字符串）internal,-目标（用一个空值终止的 C 字符串填充）integer-源字符串长度)RETURNS void;说明 源编码和目标编码都不...
开通和配置Bot管理
Bot特征识别 简单脚本过滤（JavaScript挑战）开启此开关后，对访问防爬防护目标的客户端进行JS校验，过滤不支持JS校验的来自非浏览器类工具的流量，阻断简单脚本类攻击。高级Bot防御（动态令牌挑战）开启此开关后，对每一次请求数据进行...
组件参考：所有组件汇总
特征工程 特征重要性过滤 特征重要性过滤组件为线性特征重要性、GBDT特征重要性和随机森林特征重要性等组件提供过滤功能，支持过滤TopN的特征。主成分分析 该组件是研究如何通过少数主成分揭示多个变量间的内部结构，考察多个变量间相关性...
车辆拥堵检测
本文为您介绍目标检测（objectdet）类目下的车辆拥堵检测DetectVehicleICongestion的语法及示例。功能描述 车辆拥堵检测能力根据图片中的车辆，判断是否发生拥堵。说明 您可以进入 在线咨询 获取在线人工帮助。当前能力可在视觉智能开放...
管理资源
下载文件 在 资源管理 页面，单击目标文件编码右侧 操作 列下的 下载。编辑文件 在 资源管理 页面，单击目标文件或目标文件右侧 操作 列下的 编辑。在 编辑文件 面板，完成 名称 和 描述 信息修改后，单击 确认。删除文件 在 资源管理 页面...
配置FeatureStore项目
阿里云特征平台 FeatureStore 为您提供特征项目和特征实体功能，通过特征实体的Join Id来关联各个项目中的特征视图，将一个特征实体的所有特征进行关联，最终结合Label表产出模型特征表train set表，并将train set表存在离线存储MaxCompute...
接口说明
setTargetVideoBitrate 设置目标视频编码码率。getTargetVideoBitrate 获取目标视频编码码率。setMinVideoBitrate 设置最小视频编码码率。getMinVideoBitrate 获取最小视频编码码率。setInitialVideoBitrate 设置初始视频编码码率。...
API说明
setTargetVideoBitrate 设置目标视频编码码率。getTargetVideoBitrate 获取目标视频编码码率。setMinVideoBitrate 设置最小视频编码码率。getMinVideoBitrate 获取最小视频编码码率。setInitialVideoBitrate 设置初始视频编码码率。...
修改事件通知模板
ImageTo.ImageTag String v0.1 目标镜像Tag ImageTo.InstanceId String cri-kmsiwlxxdcvaduwb 目标实例ID ImageTo.RepoName String test 目标仓库名称 ImageTo.RegionId String cn-hangzhou 目标地域编码。关于地域编码的更多介绍，请参见 ...
针对有异常标签的数据创建智能巡检任务
具体说明如下：单个实体进展信息 统计图表中展示该实体的进展信息，包括开始特征工程>特征工程完成>开始模型训练>模型训练完成>开始训练预测>训练预测完成>开始验证预测>验证预测完成>生成报告中>生成报告完成。时间配置 统计图表中展示...
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