模型创建
时序预测 DeepAR DeepAR算法是基于RNN的深度神经网络算法。详细信息，请参见 DeepAR论文。TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 esd 达摩院自研...
算法说明
本文介绍预测算法的适用场景、参数配置等内容。算法简介 预测算法是基于Prophet预测模型中的原理进行研发的。Prophet将时序数据分解为趋势项、周期项和假日项，分别进行拟合与预测，最终整合为未来数据的预测结果。其中Prophet使用linear ...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
适用特征维度特别多，特别是神经网络算法。数据集设置 配置使用方和加持方的数据信息，用于后续的数据处理。使用方：指需要数据的一方。加持方：指提供数据的一方。训练集：需训练的数据表。Label字段：指标签字段，用于后续训练学习。对齐...
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
背景信息 图神经网络是深度学习的热点发展方向，PAI开源Graph-Learn框架，提供大量图学习算法。二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法，而GraphSAGE为二部图场景扩展，被用于淘宝的推荐召回场景。在二部图场景下，可以将User和Item作为图...
预测
本文为您介绍 Designer 提供的预测算法。使用Designer中的传统数据挖掘算法得到的模型，如果没有同名配套的预测组件，通常都可以采用这个通用预测组件来做预测。该组件的输入为训练模型和预测数据，输出为预测结果。组件配置 您可以使用...
研发效能，我们怎么衡量？
指标卡中数据含义：需求交付分布，也叫需求控制图，横坐标为时间，纵坐标为需求交付周期（天），图中：圆点：代表一个已交付的需求，它所在的横坐标为交付时间，纵坐标为该需求交付时长；折线：代表需求交付周期的滚动均值，取该点以及前后...
CREATE MODEL
时序预测 TIME_SERIES_FORECAST DeepAR DeepAR算法是基于RNN的深度神经网络算法。详细信息，请参见 DeepAR论文。TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常...
安全联邦学习-工作流FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
支持向量回归算法（SVR）
sigmoid：使用该函数作为核函数时，效果类似多层神经网络。c 松弛系数的惩罚项系数。取值为大于0的浮点数，可不填。默认值为1。说明 如果数据质量较差，可以适当降低惩罚项 c 的值。epsilon SVR损失函数的阈值。当预测值与实际值的差值等于...
应用场景
深度神经网络计算的一个发展趋势是降低数据表示的精度，降低网络对于计算力的需求，以提高计算吞吐量。从双精度浮点到单精度浮点，再到定点处理，而定点运算是FPGA的传统优势。与GPU相比，FPGA内部配备了众多的定点处理单元，甚至可以将...
条件随机场预测
本文为您介绍条件随机场预测算法组件的参数配置和使用示例。参数配置 Designer 支持通过可视化方式配置组件参数。参数 描述 请选择ID列 样本以N元组的形式存储，ID列为一条样本的唯一ID。请选择特征列 要进行标注的单词，以及该单词对应的...
预测式外呼
任务调度和预测算法 任务的调度策略由算法自动控制，仅需在任务新建时填入经验数据辅助冷启动阶段，任务进行中自动优化，无需干预。调度算法会综合考虑当前坐席的在线数量、空闲情况、外呼号码的呼叫频率限制、电话接通率、通话等待时长、...
基于GPU指标实现AHPA弹性预测
AHPA可以根据从Prometheus Adapter获取到的GPU利用率数据，结合历史负载趋势和预测算法，提前预估未来的GPU资源需求，并自动调整Pod副本数量或者GPU资源分配，确保在GPU资源紧张前完成扩容操作，而在资源闲置时及时缩容，从而达到节省成本...
基于GPU指标实现AHPA弹性预测
AHPA可以根据从Prometheus Adapter获取到的GPU利用率数据，结合历史负载趋势和预测算法，提前预估未来的GPU资源需求，并自动调整Pod副本数量或者GPU资源分配，确保在GPU资源紧张前完成扩容操作，而在资源闲置时及时缩容，从而达到节省成本...
安全联邦学习-任务模式FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
号码百科使用FAQ
空号检测：由算法预测出状态，因此实际返回的结果跟上述场景无必然联系。功能性停机是什么意思？功能性停机是指单项业务停机，例如短信停机、语音停机等。什么情况会返回操作受限？限流200 QPS会返回操作受限。什么情况会返回运营商限制？...
淘宝万亿级交易订单背后的存储引擎
基于X-Engine引擎的PolarDB-X集群支撑了淘宝历史订单数据库业务，解决了使用HBase数据库遗留的问题，降低存储成本的同时，满足了用户随时查询订单的需求。背景信息 阿里巴巴旗下的淘宝是中国著名的在线购物平台，活跃用户数量超过数亿人。...
基于回归算法实现农业贷款发放预测
在 工作流模板 列表的 农业贷款预测的回归算法实现 区域，单击 创建。在 新建工作流 对话框，配置参数（可以全部使用默认参数）。其中：工作流数据存储 配置为OSS Bucket路径，用于存储工作流运行中产出的临时数据和模型。单击 确定。您...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
SmartMetrics Holiday功能
单击 创建预测 创建新的预测任务，或单击 预测列表 选择编辑已有的预测任务。在预测任务编辑页面单击 高级配置，然后单击+定制事件，设置以下参数。参数 说明 事件类型 重复事件：例如App每天、每周定时的发布、版本更新等。不重复事件：...
SmartMetrics Holiday功能
单击 创建预测 创建新的预测任务，或单击 预测列表 选择编辑已有的预测任务。在预测任务编辑页面单击 高级配置，然后单击+定制事件，设置以下参数。参数 说明 事件类型 重复事件：例如APP每天、每周定时的发布、版本更新等。不重复事件：...
K均值聚类算法（K-Means）
将通话详细记录与客户个人资料结合在一起，能够帮助电信公司对客户需求做更多的预测。识别犯罪地点 K-Means算法可以对城市中特定地区的相关犯罪数据进行分析。分析内容包括犯罪类别、犯罪地点以及两者之间的关联等，可以对城市或区域中容易...
PredictPreTrainModel-预置能力服务预测API
算法返回的预测结果，数组格式 prob 算法结果置信度 0-1 name 抽取key fieldWord 抽取value location 抽取结果坐标位置 {"x":119,"y":48 }表示页面坐标点 wordInfo 抽取内容详细信息，包括了每个字符的位置信息 specificType 算法类型...
PredictPreTrainModel-预置能力服务预测API
算法返回的预测结果，数组格式 prob 算法结果置信度 0-1 name 抽取 key fieldWord 抽取 value location 抽取结果坐标位置 {"x":119,"y":48 }表示页面坐标点 wordInfo 抽取内容详细信息，包括了每个字符的位置信息 specificType 算法类型...
PredictTemplateModel-模板服务预测API
模板服务预测目前包括两种类型：自定义KV模板和自定义表格模板。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。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出。...
Designer概述
同时，Designer中内置了丰富且成熟的机器学习算法，覆盖商品推荐、金融风控及广告预测等场景，支持基于MaxCompute、通用训练资源、Flink等计算资源进行大规模分布式运算，可以快速满足不同方向的业务需求。Designer&PAIFlow产品架构 ...
产品优势
阿里云工业视觉智能产品主要有以下几点优势：深度优化的模型 算法模型针对工业检测中样本图像语义信息弱、尺度变化大、背景复杂、特征组内差异大组间差异小的特点深度优化，在您再次定制优化前即拥有远优于开源算法的性能。无需专业算法...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
性能指标
100维*100维 离线预测 100分钟 逻辑回归-LogisticRegressionWithHe 1亿 100维*100维 离线预测 70分钟 神经网络MLP 1亿 100维*100维 离线预测 100分钟 决策树-XGBoostWithDp 100维*100维 在线预测 qps：100 rt:1秒 决策树-GBDTWithDp 100维*...
机器学习（MADlib）
插件简介 MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型...
Prophet
Prophet是Facebook开源的时间序列预测算法，适用于具有一定规律的数据。Prophet组件通过对每一行的MTable数据，进行Prophet时间序列预测，给出下一时间段的预测结果。本文为您介绍Prophet组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为...
组件参考：所有组件汇总
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（即将下线）在深度学习组件列表中找到PyTorch组件，同时找到 读OSS...
智能基线
智能基线 通过机器学习算法根据历史数据预测的指标智能基线值，由智能基线预测算法输出。异常 指标当前值是否存在异常，由智能基线预测算法输出。重要 指标折线图中不出现智能基线值的常见原因有：创建智能基线尚未达到14天，未开始训练...
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...
财务规划
使用“节省计划购买方案优化”是根据企业的历史消费数据，通过消费预测算法、优化建议算法得出的结果，可以作为购买参考，用于调整节省计划每小时承诺付款，提升节省计划的覆盖率从而节省费用。资源包 许多云产品都会提供配套的资源包。...
专属解决方案
基于预算与预测的可持续成本治理 没有预算的成本管理是技术的独舞，无论多么优雅，却缺少了最重要的观众。预测只有与合适的预算管控流程相结合才有意义。而预实分析则是在事前、事中和事后预算和实际发生对比分析的基础上增加了预测视角。...
DAS Auto Scaling弹性能力
其中，算法将根据数据库实例过去一段时间内的磁盘使用值结合时序序列预测算法，预测出未来一段时间内的磁盘使用量，若短时间内磁盘使用量将超过用户实例的磁盘规格，则进行自动扩容。每次磁盘扩容将最少扩大5 GB，最多扩大原实例规格的15%...
阿里云云上成本管理解决方案白皮书
成本可视化：通过监控预警感知到成本变化时，借助多种可视化工具进行成本分析，找到问题点或优化机会，常见的可视化分析工具包括各类成本或资源报表、预算与实际的对比分析、多维成本统计分析工具等，也可借助成本预测算法观察未来趋势。...
视频分类训练
算法简介 视频分类模块提供主流的3D卷积神经网络和Transformer模型用于视频分类任务的训练，目前已经支持的模型包括X3D系列的X3D-XS、X3D-M及X3D-L和Transformer模型的swin-t、swin-s、swin-b、swin-t-bert，其中swin-t-bert支持视频加文本...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您