工况识别-预测
计算逻辑原理 使用聚类、降维等无监督学习方法对工业数据进行分析，对不同工况数据分别建模。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 模型应用 选择模型类型与具体模型，再配置模型输入数据。是 特征变量：整数或...
阿里云ES机器学习
ES ML应用 类型 解释 实战文档 异常检测 主要用于识别时间序列数据中的异常行为，属于无监督学习，如日志文件、金融交易等。ES使用统计模型来检测数据中的离群点和不寻常模式。创建推理机器学习任务 基于Data frame 的回归与分类 允许对...
什么是人工智能平台PAI
机器学习包括传统机器学习和深度学习，有以下几种类型：监督学习（Supervised Learning）：每个样本都有对应的目标值，通过搭建模型实现从输入特征向量到目标值的映射，例如解决回归和分类问题。无监督学习（Unsupervised Learning）：所有...
混淆矩阵
混淆矩阵（Confusion Matrix）适用于监督学习，与无监督学习中的匹配矩阵对应。在精度评价中，混淆矩阵主要用于比较分类结果和实际测量值，可以将分类结果的精度显示在一个矩阵中。本文为您介绍混淆矩阵组件的配置方法。使用限制 支持的...
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...
设置主动防御
主动防御通过无监督学习的方式，对域名的访问流量进行深度学习，并根据机器学习算法模型为不同访问请求打分，标记正常分值。在请求分值的基础上，主动防御能够定义域名的正常访问流量基线，并基于此生成定制化的安全策略。通过将流量分层的...
机器学习（MADlib）
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。前提条件 RDS PostgreSQL实例版本满足以下要求：实例大版本为PostgreSQL 12、11。实例内核小版本为20230830或以上。重要 ...
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 ...
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。...
工况识别-训练
计算逻辑原理 使用聚类、降维等无监督学习方法对工业数据进行分析，对不同工况数据分别建模。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 用于建立训练模型的特征变量。是 整数或浮点数（说明：...
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...
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...
机器学习开发示例
数据展示，打印schema%pyspark data.show(5)data.printSchema()数据打印 步骤三：准备ML算法数据 说明 在监督学习（例如回归算法）中，通常需要定义标签(lable)和一组要素(features)。在此线性回归示例中，标签为2015年中位数销售价格...
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...
概述
强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而，在目前的数据驱动的智能应用中，数据、特征和模型仍处于割裂状态。首先，数据工程师通过手工编写流程进行数据清洗和数据集成；然后，算法工程师通过自定义的特征工程流程、模型训练脚本以及...
基于组件化EasyRec框架快速搭建深度推荐算法模型
有层出不穷的算法idea想要快速验证？核心算法模块如何快速复用到不同场景的不同模型中？如何通过排列组合构建出新的模型？组件化EasyRec框架可以帮助你以“搭积木”的方式快速构建想要的模型结构，快来试一试吧！为何需要组件化 1....
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...
MapReduce
机器学习：监督学习、无监督学习和分类算法（例如决策树、SVM）。自然语言处理：基于大数据的训练和预测。基于语料库构建单词同现矩阵，频繁项集数据挖掘、重复文档检测等。广告推荐：用户单击（CTR）和购买行为（CVR）预测。MapReduce流程...
通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和...
背景信息 Elasticsearch机器学习分为无监督机器学习Unsupervised和监督机器学习Supervised两类：无监督机器学习包括Single metric和Populartion等场景，对数据进行异常检测。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...
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...
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...
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...
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...
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。...
功能概述
功能简介 自学习模型生产平台，简称自学习，是基于阿里巴巴视觉智能技术实践经验，面向AI...自学习平台基于达摩院的图像算法积累，结合AutoML、自监督和迁移学习等技术，能够基于较少的数据构建高效的模型，获得出色的算法效果和运行性能。
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...
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...
动作行为识别
学习状况监测：监测学习过程是否存在举手、玩手机、趴桌子睡觉等行为。公共场所行为监测：监测在博物馆、展览馆等公共场所是否存在吸烟、打电话、拍照等不文明行为，以及是否有跌倒这样的异常情况发生。工作场所监督：监测在工作场所是否...
PAIFlow Manifest参数说明
目前支持如下特性：标识Alink组节点 pai.aliyun.com/algo-type: alink: type: "batch" 输入输出定义 spec:inputs:输入定义 artifacts:parameters:outputs:输出定义 artifacts:parameters:Artifact Artifact是数据流，代表机器学习在某一...
姜子牙通用大模型
Ziya-LLaMA通用大模型是由IDEA研究院出品的大...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。开发者可以通过以下链接，了解如何通过大模型服务平台调用Ziya-LLaMA API。快速使用 API详情
姜子牙通用大模型
Ziya-LLaMA通用大模型是由IDEA研究院...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。开发者可以通过以下链接，了解如何通过DashScope灵积模型服务调用Ziya-LLaMA API。快速使用 API详情
快速使用
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。当前在大模型服务平台部署服务时使用的ModelScope社区模型id：Fengshenbang/Ziya-LLaMA-13B-v1，模型版本：v1.0.3。更多信息可以参考...
快速使用
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。当前在灵积平台部署服务时使用的ModelScope社区模型id：Fengshenbang/Ziya-LLaMA-13B-v1，模型版本：v1.0.3。更多信息可以参考ModelScope上...
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。姜子牙通用大模型V1是大规模预训练语言模型，支持中文英文等不同语言输入。Dolly开源大语言模型 dolly-12b-v2 由Databricks出品的大规模...
API详情
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。当前在灵积平台部署服务时使用的ModelScope社区模型id：Fengshenbang/Ziya-LLaMA-13B-v1，模型版本：v1.0.3。更多信息可以参考ModelScope上...
HaaS EDU场景式应用整体介绍
本案例中包括以下主要知识点：按键事件 小游戏设计开发 记分系统 通过本案例的学习，能完整的学习到小游戏的开发原理，实际游戏模式设计与开发，同时，您也可以在开发之余，玩玩自己亲手打造的小游戏，别有一番韵味哦。2.10 飞机大战 作为...
EAS部署ChatGLM&Langchain
经过约1T Token的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。LangChain是一个开源框架，可以让AI开发人员把大型语言模型（LLM）和外部数据结合起来，让...
快速搭建AI对话机器人
并使用了和ChatGPT相似的技术，经过约1 TB标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，能够生成符合人类偏好的回答。本文基于阿里云GPU云服务器和ChatGLM-6B语言模型，指导您如何快速搭建一个AI对话机器...
概述
少：少样本学习（few-shot learning）技术顾名思义是只使用少量监督数据训练模型的技术。其中一种典型的少样本学习方法是元学习（meta learning）。鉴于本文的目的不是介绍这些学习技术，这里不再过多介绍，有兴趣的同学可以参考一下：...
开发流程
创建表 导入数据 通用数据开发 ② Designer 支持大规模分布式的传统机器学习、深度学习、强化学习训练，支持流批一体训练，该子模块封装了上百种机器学习算法，您可以拖拽式建模、自动调参，从而无编程玩转人工智能。Designer概述 ③ ...
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