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
无监督学习（Unsupervised Learning）：所有样本没有目标值，期望从数据本身发现一些潜在规律，例如解决聚类问题。强化学习（Reinforcement Learning）：相对较为复杂，系统与外界环境不断交互，在外界反馈的基础上决定自身行为，以达到...
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...
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...
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...
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...
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...
便宜易用
云数据库RDS便宜易用，具有灵活计费、按需变配、即开即用等优点。灵活计费 RDS提供灵活的计费方式，帮您节省使用成本。对于短期需求，您可以创建按量付费（按小时计费）的实例，用完可立即释放实例，节省费用。对于长期需求，您可以创建...
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...
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：...
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...
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 ...
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...
Doc2Vec
Doc2Vec算法将文档ID视为一个词来进行训练，其中句向量表示与该文档ID相对应的向量，词向量是在文档ID充当上下文时训练得到的向量。您可以通过Doc2Vec算法组件将文章映射为向量，输入为词汇表，输出为文档向量表、词向量表或词汇表。本文为...
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...
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...
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...
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...
图像关键点训练
0.01 学习率调整策略 是 使用学习率调整策略来控制学习率。支持的学习率调整策略为step：人工指定各阶段的学习率。step Ir step 是 与学习率调整策略配合使用，多个step用半角逗号（,）连接。当epoch数量达到某个阶段，学习率默认衰减0.1倍...
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
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 ...
图像分类训练（torch）
0.05 学习率调整策略 是 使用学习率调整策略来控制学习率。支持的学习率调整策略为step：人工指定各阶段的学习率。step lr step 是 与学习率调整策略配合使用，多个step用半角逗号（,）连接。当epoch数量达到某个阶段，学习率默认衰减0.1倍...
支持插件列表
madlib 无 无 无 无 1.18.0 1.18.0 无 机器学习、图计算模型开源库。mysql_fdw 1.2 1.2 1.2 1.1 1.1 1.1 1.1 读写RDS MySQL实例或自建MySQL数据库里的数据。oracle_fdw 无 无 无 无 1.1 无 无 支持操作PostgreSQL表同步更新Oracle数据库中...
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...
授权信息
acs:pai:{#regionId}:{#accountId}:*无 无 pai:CreateCodeSource CreateCodeSource Write 全部资源 acs:pai:{#regionId}:{#accountId}:*无 无 pai:CreateDataset CreateDataset Write 全部资源 acs:pai:{#regionId}:{#accountId}:*无 无 ...
PAIFlow Manifest参数说明
identifier String 无 是 工作流标识，用来区分工作流，Designer平台每个算法的工作流标识都不同。version String 无 是 工作流版本，用来支持工作流的升级。同一个工作流的输入、输出、实现变化后，版本应该与原先不同。版本号推荐用v1.0....
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 ...
智能异常分析概述
无监督 根据类别未知（未被标记）的训练样本解决模式识别中的各种问题。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 ...
多轮对话管理
分类模型使用的是有监督的机器学习算法，因此分类模型需要一定量的打标语料。实体编辑 进入到实体编辑页面后，填写实体名称和实体词表。说明 实体名称唯一，也不能与系统默认的实体重名。词表由词（代表词）和同义词构成，在实体抽取过程中...
什么是AutoML
AutoML是PAI的提供的自动寻找超参组合的机器学习增强型服务。您在训练模型时，如果超参组合复杂度过高，需大量训练资源和手工调试工作，可以使用AutoML来节省模型调参时间，提升模型调优效率和模型质量。基础概念 超参数：是训练机器学习...
Word2Vec
组件下游接入Word2Vec组件，Word2Vec组件会先将数据整理成单个单词的形式，后续会按照整个Doc来处理。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置Word2Vec组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 ...
App备案服务内容目录
时政信息、政务服务大厅、交通出行及运输、户政、公安（含国安）及消防、出境入境及边防、司法公正、纪检审计、财政、民政、住房保障、党/团/组织、文体及教育科研、人力资源及社会保障、环保绿化、水利水务、气象地质、市场监督管理、医疗...
Prompt模板介绍
文案风格改写 根据输入要求改写不同风格的文案内容 办公提效工具、学习工具 你是一名专业的文案风格改写专家，请将我提供的文案用【3种】不同的【小红书】风格改写的更加【积极向上】。我的文案是【一成不变的生活，每天重复着三点一线的...
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...
常见问题
可用区下被用来创建ENI的交换机所关联的路由表和网络ACL会影响企业版转发路由器发送到VPC的流量在VPC中的处理策略。如果不同ENI所在的交换机关联的路由表和网络ACL不同，则可能导致企业版转发路由器发送到VPC的流量在不同交换机上的处理...
标注模板说明
尽管在这两个步骤中，标注数据的量理论上是越多越好，但它们与预训练阶段所依赖的大规模无监督数据源相比较，相对数量仍然较少。创建模板 在 官方模板 页选择 多模态RLHF标注-自动问答 或 多模态RLHF标注-输入问答 模板，单击右下角 编辑，...
产品优势
云原生、弹性强、一分钟可弹300节点参与计算 性价比 开源方案 内置大量优化+弹性，比开源自建集群至少降低50%的成本 DB&消息（如Kafka）归档到Hudi（存储在OSS）无或者自己写Code 链路大量优化、Hudi大量优化，产品化支持（实现中）学习与...
文本摘要（生成式）
洗洁精+白醋很多主妇其实都用过洗洁精来清洗油烟机，可能不得要领，清洁程度不一，小哥个人建议用清洁精+白醋，用来擦洗油烟机的面板和油盒，清洗油盒时，需要将油盒拿下来浸泡在洗洁精的温水中，浸泡半个小时左后，用抹布擦拭，可以看到...
关键词抽取和文本摘要（抽取式）
洗洁精+白醋很多主妇其实都用过洗洁精来清洗油烟机，可能不得要领，清洁程度不一，小哥个人建议用清洁精+白醋，用来擦洗油烟机的面板和油盒，清洗油盒时，需要将油盒拿下来浸泡在洗洁精的温水中，浸泡半个小时左后，用抹布擦拭，可以看到...
解除路由学习关系
解除路由学习关系。接口说明 DisableTransitRouterRouteTablePropagation 接口属于异步接口，即系统会先返回一个 RequestId，但网络实例连接和路由表并未完全解除路由学习关系，系统后台的解除任务仍在进行。您可以调用 ...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您