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B 帧（Bidirectionally Predictive Coded Pictures）：又称双向预测编码帧，也就是B帧记录的是本帧与前后帧的差别。也就是说要解码B帧，不仅要取得之前的缓存画面，还要解码之后的画面，通过前后画面的与本帧数据的叠加取得最终的画面。B帧...
基本概念
B帧（Bidirectionally Predictive Coded Pictures）：又称双向预测编码帧，也就是B帧记录的是本帧与前后帧的差别。要解码B帧，不仅要取得之前的缓存画面，还要解码之后的画面，通过前后画面的与本帧数据的叠加取得最终的画面。B帧压缩率高...
基本概念
B帧（Bidirectionally Predictive Coded Pictures）：又称双向预测编码帧，也就是B帧记录的是本帧与前后帧的差别。也就是说要解码B帧，不仅要取得之前的缓存画面，还要解码之后的画面，通过前后画面的与本帧数据的叠加取得最终的画面。B帧...
基本概念
B帧（Bidirectionally Predictive Coded Pictures）：又称双向预测编码帧，也就是B帧记录的是本帧与前后帧的差别。也就是说要解码B帧，不仅要取得之前的缓存画面，还要解码之后的画面，通过前后画面的与本帧数据的叠加取得最终的画面。B帧...
保障离线在线一致性的CTR预估方案
本案例使用经典的CTR点击率预估数据集Avazu进行一体化模型训练，并将离线调试完成的 归一化预测->独热编码预测->向量聚合->FM预测 流程完整部署到EAS。您在线上环境进行模型预测时，也可以使用离线训练时的数据预处理和特征工程逻辑，以...
Designer使用案例汇总
其他通用案例 案例名称 描述 保障离线在线一致性的CTR预估方案 介绍如何使用经典的CTR点击率预估数据集Avazu训练一体化模型，并将离线调试完成的 归一化预测->独热编码预测->向量聚合->FM预测 流程完整部署到EAS。心脏病预测 介绍如何通过...
one-hot编码
one-hot编码，也称独热编码，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。此外，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，经过独热编码后数据会变成稀疏的，输出结果也是KV的稀疏结构。功能介绍 one-hot...
PredictPreTrainModel-预置能力服务预测API
预置能力服务名称，必填 UIE抽取对应“FormUIE”FormUIE BinaryToText boolean 否 content的query字段是图片url时：false body的query字段是base64时：true false Body string 否 图片传递base64编码时的预测内容，格式为json字符串。...
PredictPreTrainModel-预置能力服务预测API
图片传递 base64 编码时的预测内容，格式为 json 字符串。UIE 抽取参数格式{"query":"xxx","schema":["字段 1","字段 2"]},query 对应图片 base64 编码，schema 对应要抽取的字段数组 {"query":"data:image/png;base64,xxxxx","schema":[...
CreateAsyncPredict
调用CreateAsyncPredict创建一个异步预测。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 Action String 是 ...
IV算法
在机器学习的分类问题中，IV值（Information Value）主要用于对输入特征变量进行编码，同时评估特征变量的预测能力。特征变量IV值的大小即表示该特征变量预测能力的强弱。本文介绍了IV算法相关的内容。使用场景 IV值一般用于在风控场景中...
特征管理
iv：用于对输入特征变量进行编码，同时评估特征变量的预测能力。取值范围为0到正无穷。基于数据库中的数据来创建特征时使用该值。详情请参见 IV算法。none_value：计算特征缺失比例，以此来判断特征的可用程度。基于数据库中的数据来创建...
Label Encoder
一、组件说明 Label Encoder是一种用于将离散分类变量转换为数值变量的编码方法。它将每个离散变量的取值映射到一个整数，从而将离散变量转换为连续变量。例如，一个有三个取值的离散变量“颜色”（红色、绿色、蓝色），使用Label Encoder...
横向LabelEncoder
一、组件说明 Homo Label Encoder是一种用于将离散分类变量转换为数值变量的编码方法，适用于横向联邦场景。它将每个离散变量的取值映射到一个整数，从而将离散变量转换为连续变量。例如，一个有三个取值的离散变量“颜色”（红色、绿色、...
Pipeline部署在线服务
例如，在下图示例中选择的链路中，数据会先经过归一化、独热编码，再经过向量聚合，最后通过FM预测组件做预测。选中一个节点，如果组件下游为单分支，则下游节点会自动选中，且支持反选。节点取消选中，也会将组件下游已选中的节点全部取消...
异步预测接口使用示例
这个文档介绍如何使用异步预测接口，进行模型预测的异步调用，支持更长文本的离线调用。创建异步调用 参考以下示例代码，通过 content 字段，传入长文本内容，NLP自学习平台会保存长文本，并进行异步模型预测。说明 content 字段支持的文本...
逻辑回归二分类
一、组件说明 逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射，将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状，可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值，表示样本属于正例的概率。逻辑回归的训练过程是利用最大似然...
XGBOOST二分类
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：正样本标签值填写 字段数据类型 是否编码 是否连接配置表 正样本标签值 字符类型 是 是 原值 是 否 编码值 数值类型 否 否 原值 否 是 原值 是 是 原值 是 否 编码值 参数...
CreateModelAsyncPredict-模型异步预测API
内容为base64编码则传参body，且BinaryToText传true pdf 限制20Mb 10页 除了长文档类型的模型预测以外 其他预测服务只会取第一页进行预测 返回参数 名称 类型 描述 示例值 object Schema of Response RequestId string Id of the request 3...
CreateModelAsyncPredict-模型异步预测API
内容为 base64 编码则传参 body，且 BinaryToText 传 true pdf 限制 20Mb 10 页 除了长文档类型的模型预测以外 其他预测服务只会取第一页进行预测 返回参数 名称 类型 描述 示例值 object Schema of Response RequestId string Id of the ...
横向二分类评估
一、组件说明 横向二分类模型的评估任务，可以...正样本标签值 正样本标签的原值或编码值，如：>50K；与二分类训练正样本标签值保持一致。预测结果详情列 每个label及其对应的概率值。若需要计算AUC、KS值，需要选择predict_detail_result列。
二分类评估
一、组件说明 二分类模型的评估任务，可以输出...正样本标签值 正样本标签的原值或编码值，如：>50K；与二分类训练正样本标签值保持一致。预测结果详情列 每个label及其对应的概率值。若需要计算AUC、KS值，需要选择predict_detail_result列。
离线预测通用说明
预测组件可以使用PAI-EasyVision训练出的模型进行离线预测。本文介绍离线预测通用的输入数据格式及PAI命令参数。概述 PAI-EasyVision支持读取MaxCompute表数据并将结果写回MaxCompute表内。同时，支持读取OSS文件列表进行预测，并将结果写...
PredictModel-模型服务预测API
内容为base64编码则传参body，且BinaryToText传true pdf 限制20Mb 10页 除了长文档类型的模型预测以外 其他预测服务只会取第一页进行预测 返回参数 名称 类型 描述 示例值 object Schema of Response RequestId string Id of the request 3...
PredictModel-模型服务预测API
内容为 base64 编码则传参 body，且 BinaryToText 传 true pdf 限制 20Mb 10 页 除了长文档类型的模型预测以外 其他预测服务只会取第一页进行预测 返回参数 名称 类型 描述 示例值 object Schema of Response RequestId string Id of the ...
用户流失预警风控
通过建立用户流失预警风控模型，可以预测潜在流失用户，从而提前通过运营手段防范用户流失。对于用户流失预警监控，主流预警方案均是基于规则实现的，缺少智能化的预测手段和机制，不能准确挖掘潜在流失用户。解决方案 PAI提供了一套基于...
One-Hot编码
一、组件说明 One-Hot编码是一种将离散特征转换成连续特征的方法。它将一个有m个取值的离散特征转换为m个0/1特征，每个特征表示原离散特征是否等于该取值。例如，假设原始数据集有一个表示“颜色”的特征，包含三个不同的取值：红色、绿色...
横向One-Hot编码
一、组件说明 横向One-Hot编码是一种将离散特征转换成连续特征的方法，用于横向场景。它将一个有m个取值的离散特征转换为m个0/1特征，每个特征表示原离散特征是否等于该取值。例如，假设原始数据集有一个表示“颜色”的特征，包含三个不同...
横向逻辑回归二分类
一、组件说明 横向逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射，将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状，可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值，表示样本属于正例的概率。横向逻辑回归的训练过程是利用...
产品功能
阿里云图数据库自动机器学习（Graph Database Auto Machine Learning，简称GDB Automl）支持数据处理、模型训练、数据预测和导出部署。本文为您详细介绍GDB Automl的产品功能。数据处理 数据导入 目前版本支持从图数据库GDB导入数据、从...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：正样本标签值填写 字段数据类型 是否编码 是否连接配置表 正样本标签值 字符类型 是 是 原值 是 否 编码值 数值类型 否 否 原值 否 是 原值 是 是 原值 是 否 编码值 模型...
模型说明
可以较好地处理零样本场景下推理（不需要训练数据，直接预测）和小样本场景下fine-tune（经过少量样本，如1，5，10，100条数据训练后再应用预测），同时在全样本场景下fine-tune也具备较明显优势，推理速度较快。更多维度对比 模型 性能 ...
分箱
正样本标签值填写 字段数据类型 是否编码 是否连接配置表 正样本标签值 字符类型 是 是 原值 是 否 编码值 数值类型 否 否 原值 否 是 原值 是 是 原值 是 否 编码值 三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用配置文件...
ASP协议
分流（流协同）支持 不支持 相对鼠标 支持 支持 多媒体 OPUS编码 支持 支持 H.264编码 支持 支持 H.265编码 支持 支持 音频编码策略 不支持 支持 音视频通话 支持 支持 音视频重定向 支持 支持 区域视频流编码 支持 支持 全屏视频流编码 ...
横向分箱
正样本标签值填写 字段数据类型 是否编码 是否连接配置表 正样本标签值 字符类型 是 是 原值 是 否 编码值 数值类型 否 否 原值 否 是 原值 是 是 原值 是 否 编码值 三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用配置文件...
统一路网
交通云控平台-高速将物理路网还原成一张可计算的路网，路段统一编码，为指标和算法计算层提供稳定的路网基础。路网是交通数据模型的数据基础，传统的路网结构多以导航为目的，为了导航的精准性，会将两个路口之间的物理道路打断为很多小段...
新增图片
若不设置类目，将由系统进行类目预测，预测的类目结果可在Response中获取。对于布料、商标、通用、家具家居和工业五金搜索，不论是否设置类目，系统会将类目设置为88888888。对于通用搜索，不论是否设置类目，系统会将类目设置为88888888。...
定位及解决HSF问题
0014 错误编码：HSF-0016 错误编码：HSF-0017 错误编码：HSF-0018 错误编码：HSF-0019 错误编码：HSF-0020 错误编码：HSF-0021 错误编码：HSF-0022 错误编码：HSF-0023 错误编码：HSF-0024 错误编码：HSF-0027 错误编码：HSF-0029 错误编码...
定位及解决HSF问题
0016 错误编码：HSF-0017 错误编码：HSF-0018 错误编码：HSF-0019 错误编码：HSF-0020 错误编码：HSF-0021 错误编码：HSF-0022 错误编码：HSF-0023 错误编码：HSF-0024 错误编码：HSF-0027 错误编码：HSF-0029 错误编码：HSF-0030 错误编码...
文本向量场景快速入门
多值分隔符默认使用ha3分割符^]进行切分（其对应utf编码为\x1D），也可以输入自定义多值分隔符 文本向量化的字段需要勾选“需embedding字段”要求vector_source_text的数据，长度不得超过128字节，如果超过会截取前128字节做向量预测。...
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