应用案例
遥感科学中最常见的一类机器学习操作是监督分类，又称训练分类法。监督分类是用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每...
建立多条公网IPsec-VPN连接实现流量的负载分担
关于跨境连接的更多信息，请参见 什么是跨境连接和非跨境连接？在 用户网关 页面，单击 创建用户网关。在 创建用户网关 面板，根据以下信息进行配置，然后单击 确定。请根据以下配置在华东1（杭州）地域分别创建3个用户网关，其余配置项...
文档更新动态（2022年）
更新说明 什么是Dataphin 添加派生指标和衍生指标 新建注册上挂标签 2022年07月19日 增加回收站功能 可以将删除的数据处理任务还原。新增说明 管理回收站的资源对象 2022年07月19日 实时研发新增支持Ververcia Flink引擎 支持Flink SQL流批...
自学习平台FAQ
语音识别类常见问题主要分为以下几类：功能类 自学习模型的调用限制是什么？控制台与POP API设置自学习模型的区别是什么？如何通过控制台添加热词？如何通过控制台设置泛热词的权重？如何通过POP API创建热词词表？热词有数量限制吗？除了...
IPsec-VPN联合物理专线实现主备链路上云（绑定转发...
重要 本场景流量传输说明如下：在物理专线、IPsec-VPN连接、BGP动态路由协议均正常运行的情况下，VPC实例可以通过物理专线和IPsec-VPN连接同时学习到本地IDC的网段，本地IDC也可以通过物理专线和IPsec-VPN连接同时学习到VPC实例的路由。...
机器人管理
机器学习常见问题 机器学习功能的逻辑是什么？机器学习的挖掘规则是，在不同会话中，如果一个类似的问题被问次数>=3 次，则该问题会被机器人挖掘显示在机器学习页面。机器学习里的数据什么时候更新？机器学习里的数据需要 T+1 天后更新。为...
安全联邦学习-任务模式FL
一、什么是安全联邦学习-任务模式 功能介绍：通过任务的模式，在原始数据不出域的前提下，通过交换各个参与方的算法训练的中间结果梯度、参数信息，或完全在密文条件下进行计算，从而发挥参与多方数据样本更丰富、更全面的优势，得出更优...
安全联邦学习-工作流FL
一、什么是安全联邦学习-工作流模式 功能介绍：通过工作流的模式，在原始数据不出域的前提下，通过交换各个参与方的算法训练的中间结果梯度、参数信息，或完全在密文条件下进行计算，从而发挥参与多方数据样本更丰富、更全面的优势，得出更...
通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和...
该模式不需要训练机器学习什么是异常，机器学习算法将自动检测数据中的异常或异常模式。监督机器学习包括Regression和Classification等场景，使用分类和回归算法解决非常复杂的问题。该模式需要一定的数据训练预测任务，然后使用训练出来的...
决策树
功能说明 决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以看作是分段常数近似。决策树组件支持使用决策树算法对分类或回归问题进行建模。...
PLDA
LDA也是一种无监督学习算法，在训练时您无需手工标注的训练集，仅需要在文档集中指定主题的数量K即可（K即为PLDA参数topic）。LDA首先由David M.Blei、Andrew Y.Ng和Michael I.Jordan于2003年提出，在文本挖掘领域应用于文本主题识别、文本...
什么是自学习
自学习是基于阿里巴巴视觉智能技术实践经验，面向AI技术基础薄弱的企业和开发商（含开发者），为其提供定制化AI模型生产服务，帮助企业快速建立贴合自身业务的AI模型生产平台。概述 自学习平台作为视觉智能模型定制生产、发布服务的工具...
名词术语
联邦学习（FL）联邦学习是一种多个参与方在保证各自原始私有数据不出数据方定义的私有边界的前提下，协作完成某项机器学习任务的机器学习模式。安全多方计算（MPC）MPC是密码学中的定义，意为在无可信计算方的情况下，多个参与方各自持有...
组件参考：所有组件汇总
混淆矩阵 该组件适用于监督学习，与无监督学习中的匹配矩阵对应。多分类评估 该组件是指基于分类模型的预测结果和原始结果，评估多分类算法模型的优劣性，从而输出评估指标（例如Accuracy、Kappa及F1-Score）。深度学习 PyTorch使用指南...
标签传播聚类
标签传播算法LPA（Label Propagation Algorithm）是基于图的半监督学习方法，其基本思路是节点的标签（community）依赖其相邻节点的标签信息，影响程度由节点相似度决定，并通过传播迭代更新达到稳定。标签传播聚类组件能够输出图中所有...
产品简介
什么是通义听悟 产品优势 功能特性 应用场景 基本概念 地域和域名 服务关联角色
什么是人工智能平台PAI
什么是机器学习 机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识、统计学知识、近似理论知识和复杂算法知识，它使用计算机作为工具并致力于真实、实时地模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习对研究...
LLM模型训练
无 参数设置 学习率 是 学习率。0.00001 总的训练迭代epoch轮数 是 总的训练迭代epoch轮数。5 每个gpu训练batch_size 是 每个gpu训练batch_size。4 最大序列长度 是 最大序列长度。512 lora_rank 是 lora_rank。64 梯度累积步数 是 梯度...
NVMe协议介绍
机器学习 机器学习是另一个共享盘典型应用场景，在将样本标注写入后，会将数据拆分给多个节点进行神经网络的分布式计算，特别是在以GPU为计算资源的高性能机器学习场景，慢速存储很可能成为整个系统的瓶颈，此时利用NVMe共享云盘的高性能，...
基础使用类
因为通义听悟提供会议场景的能力，智能语音的应用场景会更广泛，智能语音交互能力参见 什么是智能语音交互。实时记录断开多久后，任务ID会失效？ID失效会有什么影响？实时记录断开24小时后任务ID会失效。失效后无法进行原请求。说话人分离...
大模型摘要
}],"QuestionsAnsweringSummary":[{"Question":"请问达摩院是什么样的部门？SentenceIdsOfQuestion":[207,208,209,210],"Answer":"达摩院是阿里巴巴集团下的一个部门，主要负责语音转写、文字转语音、文本翻译、图像识别等云服务。...
One-Class SVM异常检测
One-Class SVM与传统SVM不同，是一种非监督的学习算法。您可以使用One-Class SVM异常检测通过学习边界对异常点进行预测。本文为您介绍One-Class SVM异常检测的参数配置。使用限制 支持运行的计算资源为MaxCompute。组件配置 您可以通过以下...
读数据表
一、组件说明 读数据组件。使用已有的数据进行建模，其中，数据表必须先加入到项目数据中。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 参与方 建模的数据输入分别位于己方和对方的数据库中，在...如果是监督模型，应至少有一列字段作为标签。
梯度提升回归树算法（GBRT）
简介 GBRT算法是集成学习Boosting家族的成员，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型。前向分布算法的思想是基于当前模型和拟合函数来选择合适的决策树函数，从而最小化损失函数。GBRT主要有以下两部分组成：回归...
XGBoost
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)，是一种高效的Gradient Boosting算法，集成算法的思路是迭代产生多个弱的学习器，然后将每个学习器的预测结果相加得到最终的预测结果，其在结构化数据处理方面具有较优良的性能。计算逻辑原理 XGBoost...
快速入门
关于RAM用户的更多信息，请参见 什么是访问控制。联系主账户在 RAM控制台 按以下步骤授权，使用通义听悟管控台时需要读取对象存储OSS和Rocket MQ的列表。如果RAM子账户没有读取对象存储OSS和Rocket MQ的列表的权限，会出现下图提示：在 RAM...
Contextual Bandit 算法
在这种循环下，训练集和测试集与监督学习独立同分布的假设相去甚远，同时系统层面上缺乏有效探索机制的设计，可能导致模型更聚焦于局部最优。在用户行为稀疏的场景下，数据循环问题尤其显著。问题的本质：有限的数据无法获得绝对置信的预估...
产品动态
本文介绍阿里云图数据库GDB产品动态及对应的文档。2022年 功能名称 功能概述 发布时间 相关文档 GDB AutoML 阿里云图数据库自动...2022-03-08 什么是图数据库自动机器学习？产品功能 数据处理 模型训练 模型预测 POJO部署预测 Python部署预测
智能异常分析概述
有监督 有监督的学习是从标签化训练数据集中推断出函数或模型的机器学习任务。日志常量 日志往往由程序中的 logging 语句或者 print 语句产生。例如 connect mysql server,latency 212ms 日志可能是通过日志输出语句 logging.info("connect...
概述
为什么需要冷启动 通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集，这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系统中，会有源源不断的新用户、新物品加入，这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够...
黄牛账号识别之GraphCompute解决方案
这里构建半监督学习的流程，基于业务提供的风险数据作为原始输入，挖掘风险数据周边的高风险实例，并将挖掘的实例反馈给业务校验，接下来将业务校验认为有风险的实例添加到原始输入中，继续迭代，从而召回更多的风险数据。半监督方法只能...
快速使用
MOSS基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。其中模型的演变路径如下：moss-moon-003-base:MOSS-003基座模型，在高质量中英文...
横向聚类
一、组件说明 横向聚类组件是横向场景下的一种无监督机器学习算法，用于将n个数据点分成k个簇，使得簇内的数据点具有高度相似性。聚类算法通过度量数据点之前的相似性或距离来确定数据点之间的关系，将相似的数据点划分到同一簇中。适用于...
自动机器学习（AutoML）
什么是AutoML AutoML是PAI产品的机器学习增强型服务，集成了多种PAI平台支持的算法和分布式计算资源，支持多种方式访问。在模型超参调优领域，它可以帮助您自动寻找最优化超参值，大幅提高模型调优效率。AutoML工作原理 AutoML实现自动化...
支持向量机
支持向量机（SVM）是在分类分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法，也被拓展运用于回归问题。支持向量机在高维度或无穷维度空间中，构建一个超平面或者一系列的超平面，可以用于分类、回归或者别的任务。直观地看，借助超平面去...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
新手入门路径
浏览案例 快速浏览 什么是优化求解器 和 线性规划-专题多篇，了解求解器的作用，了解产品能解决什么问题。步骤2.开通服务 根据 快速入门（开通和使用）来开通和购买服务（免费，购买时账单额为0），并下载和安装求解器。可参考 视频专区 的...
标注模板说明
ChatGPT目前主要采用的是排序（Ranking）方法，具体技术为监督式学习优化（Supervised Learning with Ordered or Rankings，SLO）。此阶段所需的人工标注形式为排序标注，这里的人工标注质量要求与步骤1有所不同，同时标注的数量也有差异。...
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