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...
VAML协议接入指南
{uuid}"><section><avatar ai_action="true">动作code1"interrupt="true"/>动作code2"interrupt="true"/>动作code3"interrupt="false"/></avatar><frame>家用大功率吹风机，"/>不伤发快速干发。然后它的附加功能是速干的。...
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...
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...
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...
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...
基于组件化EasyRec框架快速搭建深度推荐算法模型
可以为主干网络配置一个可选的 MLP 模块。案例2：DeepFM 模型 配置文件：deepfm_backbone_on_movielens.config 这个Case重点关注下两个特殊的 block，一个使用了 lambda 表达式配置了一个自定义函数；另一个的加载了一个内置的keras layer ...
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...
通过云控制API实现资源管理
云控制API的出现可以有效的解决这个问题，客户可以通过云控制API访问云上所有的产品和资源类型，而无需熟悉底层云产品的API，免去开发者学习上百个产品、上万个OpenAPI的差异化成本；让开发者无需维护多套SDK、学习多个产品的OpenAPI。在极...
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...
能力开通
自学习工具（viapi_regen）自学习类目能力开通链接：立即开通 如果您使用的是 自学习新版，请参见 服务调用参考。如果您使用的是 自学习旧版，请参见以下API列表：名称 能力接口名 能力中文名 生产空间 CreateWorkspace 创建生产空间 ...
脏话识别服务
你不要说我说什么话都有节奏，*不怕我*的干嘛，我就说了咋地，*我不怕没有延迟的马路，*这种话怎么怎么了，*没怎么没怎么没怎么，只不过是这么说而已。\"};RunPreTrainServiceRequest request=new RunPreTrainServiceRequest();request....
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 ...
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...
结果字段说明
evaluation_metrics.macro_f1 该实体训练的监督模型所计算的验证集macro f1 score值。evaluation_metrics.precision 该实体训练的监督模型所计算的验证集precision值。evaluation_metrics.recall 该实体训练的监督模型所计算的验证集recall...
GetWebHostingUploadCredential 获取静态网站托管的...
问题描述 GetWebHostingUploadCredential-获取静态网站托管的上传文件凭证 这个接口是干什么用的，获取到文件上传凭证可以干什么？解决方案 GetWebHostingUploadCredential这个接口是专门用于获取文件上传凭证的，在控制台的静态网站托管...
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。...
三方开源大语言模型
目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。3是ChatGLM 系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：...
机器学习列表为空
机器学习页面下面列表数据为空是正常的，下面的列表显示的是客户咨询的问题是知识库中没有的，机器人不能识别，并且多于3个用户咨询这个问题后会存入这个列表中，客服可以根据内容重新创建文章或者归并与已有文章中。正常知识库中的增删改...
通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和...
Elasticsearch机器学习是一种利用机器学习技术对Elasticsearch数据进行智能检测和预测的工具，可以自动识别数据模式和数据异常，生成新的特征和聚合结果，为数据分析和应用提供支持。Elasticsearch机器学习可以提高数据的可用性和价值，还...
基本概念
本文介绍自学习涉及的基本概念，便于您更准确地理解和使用自学习工具。工作区 通过预设的模型任务/行业典型场景帮助用户识别自身需求，用户通过工作区管理自己的数据集、模型和API服务。工作区是完整视觉智能能力定制生产和API服务管理的...
机器人管理
机器学习 机器学习平台是检测客户咨询机器人时，机器人无法应答，回答致歉语，达到一个频次后，会收集显示在机器学习平台，用户客服更新优化问答库。单击列表中标准问题操作栏中的 维护 按钮，弹出 问法管理 窗口。在此页面，对问法进行...
概述
迁：迁移学习是一种通过调用不同场景中的数据来建立模型的方法。通过迁移学习可以将知识从源域迁移到目标域。比如，新开了某个业务，只有少量样本，需要用其他场景的数据来建模。此时其他场景为源域，新业务场景为目标域。再比如，有些跨境...
工业视觉智能基本概念
数据集 工业视觉智能产品的视觉智能模型通过深度学习来获得，而深度学习依赖于用户上传的样本数据，样本数据以数据集的形式进行组织与管理，避免对海量非结构化数据的查找。并能灵活的进行数据集的交叉组合及数据集内的数据筛选。用户可以...
联邦建模概述
联邦建模控制台是进行联邦学习的模型开发平台。服务对象为联邦模型的开发人员，如联邦算法工程师。联邦建模控制台封装了联邦学习的基础能力，并且集成了常用机器学习库的功能，如 TensorFlow，具有开箱即用的能力。因此您只需专注于模型...
数据拆分
一、组件说明 在联邦学习任务中，数据拆分是将一份原始数据集分成训练集和测试集两个部分的过程。拆分数据集的目的是为了在训练模型时能够使用独立的数据集来评估模型的性能和泛化能力。训练集是模型用来学习的数据集，可以用于训练模型并...
单据票证信息抽取
功能简介 单据票证信息抽取（固定版式）是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的单据、证件、凭证等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况...
单据票证信息抽取
功能简介 单据票证信息抽取（固定版式）是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的单据、证件、凭证等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况...
长文档信息抽取
功能简介 长文档信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练，实现对非结构化、多版式的文档的高精度抽取。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本标注，调优...
表格信息抽取
功能简介 表格信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的表格、表单的等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本...
长文档信息抽取
功能简介 长文档信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练，实现对非结构化、多版式的文档的高精度抽取。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本标注，调优...
表格信息抽取
功能简介 表格信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的表格、表单的等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本...
图像度量学习训练（raw）
如果您的业务场景涉及度量学习，则可以通过图像度量学习训练（raw）组件构建度量学习模型，从而进行模型推理。本文为您介绍图像度量学习训练（raw）组件的配置方法和使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云...
自学习平台FAQ
本文汇总了您在自学习平台时的常见问题。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 ...
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...
调用方式
NLP自学习平台API调用是通过向NLP自学习平台服务的服务端地址发送HTTP GET请求，并按照接口说明在请求中加入相应请求参数，调用后系统会返回处理结果。请求及返回结果都使用UTF-8字符集进行编码。请求结构 NLP自学习平台服务的API是RPC风格...
数据标注
当构建好数据集后，模型就可以开始学习。需要知道的是模型所有的知识都来源于您输入的这个数据集，它不具备任何的先验知识。模型做出的所有判断都是依据从这个训练数据集中学到的知识，因此它不可能做出它认知外的判断。比如您的训练集中都...
机器学习
在机器学习方面，MADlib除提供数理统计通用函数/存储过程之外，还提供一系列比较经典的监督/非监督学习算法库。说明 AnalyticDB PostgreSQL版 MADlib机器学习的函数库版本为madlib 1.16，且暂不支持XGBoost、lightGBM、GBDT等函数。MADlib...
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