性能类
关于达摩院智能语音交互语音识别准确度的数字，我们通过了CNAS（国家软件测试中心）的评测，国家软件中心对语音识别算法准确度测试中，在60分贝以下的降噪环境中，用普通话在距离耳麦1厘米的位置，以240字/小时的匀速朗读样本量1207字的...
人工神经网络
功能说明 人工神经网络组件支持使用人工神经网络算法对分类或回归问题进行建模。人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能...
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
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作为图中的点，User-Item之间的关系（点击或购买等）作为图中的边。对于User和Item，其邻居分别按照 ...
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...
Sambert语音合成
提供SAMBERT+NSFGAN深度神经网络算法与传统领域知识深度结合的文字转语音服务，兼具读音准确，韵律自然，声音还原度高，表现力强的特点。语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型，具有推理速度快，合成效果佳的特点。开发者可以通过...
2022年
算法准确率超过99%高精度识别。2022-12-30 华东2（上海）人脸比对1:1 2022年9月 类目名称 能力名称 功能描述 发布时间 发布地域 相关文档 图像分析处理 食管癌检测 食管癌检测能力可以根据输入的胸部平扫CT评估食管癌风险。实际可用于扫描...
概述
矩阵分解、深度神经网络模型等算法都可以生成用户和物品的embedding向量，然而常规的模型还是需要依赖用户和物品的交互行为数据来建模，并不能很好地泛化到冷启动的用户和物品上。现在也有一些可以用来为冷启动用户和物品生成embedding向量...
组件参考：所有组件汇总
IForest异常检测 该组件使用sub-sampling算法，降低了算法的计算复杂度，可以识别数据中的异常点，在异常检测领域有显著的应用效果。One-Class SVM异常检测 该组件与传统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...
应用场景
优化的AI算法，其识别准确度可达到95%以上，碎片率（瑕疵品）下降50%。不仅如此，从图像拍摄到数据接收、处理，然后到数据上传MES系统做缺陷判定，再到最后MES系统下达指令给机械手臂抓取缺陷产品，整个流程耗时不到一秒，仅为原先的一半，...
产品简介
弱网环境下视频质量自适应 根据网络丢包类型、丢包率、RTT、网络抖动评估，来准确的评估网络有效带宽。经过优化的视频质量自适应算法，视频清晰度、流畅度、尺寸可随目标码率实时变化。优先保证感兴趣区域的视频质量。高可靠的媒体流和信令...
V3.3.28版本说明
V3.3.28推出全新功能模块——智能实验室，包括品牌高潜预测、商品匹配推荐功能，为企业实现精细化运营提供科学的算法策略指导，提升企业会员的复购率、购买力和转化率：品牌高潜预测：基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测...
播放数据统计常见问题
基于上述原理，对于未使用阿里云播放器SDK的视频播放行为（包括同时使用SDK和地址播放的用户，其中地址播放的部分），因为难以采集到详尽的播放行为日志来保证数据的准确度，所以目前不提供相关统计。通过CDN的内容请求次数来估算视频播放...
模型创建
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，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），对于数据点中有少量显著离群点的...
行业算法模型介绍
swing 即基于Swing的i2i算法，Swing是一种基于图结构计算商品相似度的算法,以高维的网络结构向二跳节点扩展，抗噪能力强，相比传统的CF准确性有较大的提升。相对于基准基于物品协同过滤更聚焦于找相似、找同款，更关注相关性，但计算复杂度...
CREATE MODEL
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 TIME_SERIES_ANOMALY_DETECTION esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），...
机器翻译定制化服务产品介绍
技术优异 使用基于注意力机制的深层神经网络翻译系统，技术实力行业突出。降本提效 减少翻译等待周期，解决批量翻译供应不足现状，成本大幅缩减。机器翻译自学习平台 使用流程 说明 定制模型若想取得明显的效果提升，至少需要1万条高质量...
Designer使用案例汇总
SimRank+相似度计算算法 介绍协同过滤算法SimRank的原理和其应用在个性化推荐场景时的改进，以及如何在生产环境部署SimRank+算法。改进版swing相似度计算算法 介绍改进版swing相似度算法原理，包括工具包下载、工具包详细参数说明以及常见...
字符串相似度
背景信息 字符串相似度算法组件支持Levenshtein（Levenshtein Distance）、LCS（Longest Common SubString）、SSK（String Subsequence Kernel）、Cosine（Cosine）和Simhash_Hamming五种相似度计算方式，支持两两计算。Levenshtein支持...
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...
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...
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...
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...
文章相似度
文章相似度是在字符串相似度的基础上，基于词，计算两两文章或者句子之间的相似度，其中文章或句子需要以空格分割。本文为您介绍文章相似度算法组件的配置方法。背景信息 文章相似度的计算方式和字符串相似度类似，支持Levenshtein...
QueryCollectionData-召回向量数据
1.234 Score double 此条数据的相似度分数，其分数算法和创建索引时指定的算法(l2/ip/cosine)相关。0.12345 RequestId string 请求 ID。ABB39CC3-4488-4857-905D-2E4A051D0521 Status string 状态，取值说明：success：成功。fail：失败。...
QueryContent-查询文档内容
my_doc.txt Score double 此条数据的相似度分数，其分数算法和创建索引时指定的算法(l2/ip/cosine)相关。0.12345 RetrievalSource integer 检索结果的来源。1 表示向量检索，2 表示全文检索，3 表示双路召回。1 LoaderMetadata string 文档...
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...
评分卡训练
Newton's Method：牛顿法是经典的二阶算法，收敛速度快，准确度高。但是由于需要计算二阶Hessian Matrix，因此不适用于较大特征规模。该算法属于无约束的优化算法，会自动忽略约束条件。Barrier Method：二阶的优化算法，在没有约束条件的...
视频个性化推荐（协同过滤）
3.业务意义：该表将作为物品间相关度（Item-to-Item,I2I）推荐引擎的输入数据，权重的引入可体现用户对视频不同行为-在推荐系统中的影响力，可帮助算法准确评估用户对视频内容的兴趣强度。CREATE TABLE IF NOT EXISTS rec_test_etrec_i2i_...
TairVector性能白皮书
200 1,183,514 10,000 902 MB COSINE Deep-image-96-angular 该数据集是ImageNet图片经过GoogLeNet模型训练，从最后一层神经网络提取的向量。96 9,990,000 10,000 3.57 GB COSINE Random-s-100-euclidean 该数据集为测试工具随机生成，不...
概述
深度神经网络在图像分析和自然语言处理等学科中取得了前所未有的进步。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...
安全防护
同时内置深度神经网络和机器学习等先进技术，通过样本扫描、特征萃取、特征对比和文件聚类等算法，实现多达44种敏感数据的精准识别。同时数据安全中心提供了敏感数据发现后的自动分类分级以及统计展示能力，通过对结构化和非结构化数据源的...
概览
优势如下：报警降噪 智能阈值会采集每个实例的指标数据，利用鲁棒性时序分解和预测等模型适配，适应不同实例指标的数据水位和业务变化，并基于历史报警聚类和相似度匹配，进一步过滤异常噪声提升报警准确度，可以更有效地应对以下场景：...
应用场景
为防止违法金融行为带来经济损失，通过使用异常检测算法在网络金融交易领域的应用，准确识别网络金融交易中存在的异常交易情况，及时阻止违法金融行为。通过图数据库，识别支付用户的设备信息、支付环境信息、转账信息、社交信息，检测可能...
RecognizeBasic-电商图片文字识别
接口说明 本接口适用场景 阿里云电商图片文字识别，是阿里云官方自研 OCR 文字识别产品，支持电商商品宣传图片、社区贴吧图片、网络 UGC 图片识别，针对电商海量图片内容核查就场景进行特定优化，只输出文字块内容及坐标，极大提升识别效率...
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
通信算法autotuner 问题分析 一次模型的训练在不同的实例、网络环境下具有不同的最优通信算法，采用先验的方式无法做到实时网络环境下的最优性能。优化方法 针对上述通信算法实现autotuner，包括warmup、多维度perf_time统计以及top_k_algo...
异常检测
异常检测支持评估反馈，用户的反馈结果会参与训练算法，反馈越多、越准确，越有利于提升检测准确率，用户可以通过评估反馈体系，打造贴合业务自身的算法模型。说明 在使用异常检测功能前，请您知晓：我们为您提供免费的异常检测功能，通过...
复购预测概述
复购预测将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测用户在未来指定时间内复购...在数据变化较大时更新模型，以便保持人群预测的准确度，请参见 手动更新。基于已有算法模型新建人群预测任务，查看并使用预测结果，请参见 人群预测。
工作原理
算法配置 算法配置中包含观测长度、置信度、时间范围等参数。更多信息，请参见 算法说明。下探分析结果 通过内置仪表盘展示下探分析结果。调度和执行场景 一个作业可生成一个或多个实例，无论是正常被调度还是您触发异常实例重试的情况，...
黄牛账号识别之GraphCompute解决方案
最开始使用图传播算法，可以快速地挖掘出少量风险实例且较高的准确率效果，但是半监督的图传播算法只能从局部出发，挖掘出已知风险实体附近的少量风险实体。如何能够从全局出发，扩大风险实例的召回，这时候开始使用图聚类算法去挖掘风险...
内容社区行业
方案架构 功能介绍 内容行业增强版基于阿里巴巴最新算法功能，贴合不同垂类内容搜索场景的痛点和需求，提供了内容行业专属的智能语义理解能力、向量召回、排序算法，为内容行业的 搜索性能和效果准确性提供双重保障，并有效的解决了超大...
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