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...
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...
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），...
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...
数据库内机器学习
目前Lindorm ML支持的算法如下表所示：任务类型 算法 说明 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 Temporal Fusion Transformer算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细...
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
XGBoost训练 该组件算法在Boosting算法的基础上进行了扩展和升级，具有较好的易用性和鲁棒性，被广泛用在各种机器学习生产系统和竞赛领域。当前支持分类和回归。XGBoost预测 该组件算法在Boosting算法的基础上进行了扩展和升级，具有较好的...
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...
认证方式说明
优缺点 优点：简单易用，无需复杂的生成签名的过程，各种开发语言和API调用工具都能很简单的使用。缺点：认证方式本身的安全性较低，AppCode和AppKey在网络的传输过程是以明文的方式在Http Request中，因此存在泄露风险。优点：安全性高，...
认证方式说明
优缺点 优点：简单易用，无需复杂的生成签名的过程，各种开发语言和API调用工具都能很简单的使用。缺点：认证方式本身的安全性较低，AppCode和AppKey在网络的传输过程是以明文的方式在Http Request中，因此存在泄露风险。优点：安全性高，...
AIRec智能推荐效果评估指南与策略调整介绍
算法调优 算法调优指的是通过对AIRec推荐算法的召回链路进行参数调整，从召回算法层面对推荐出的结果进行调优，算法调优依赖于实验平台功能，目前仅算法配置版实例可支持。此外，如您有更个性化的算法调优需求，也可以联系我们进一步沟通。...
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...
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...
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...
产品简介
高性能 根据用户的配置，本产品可为用户自动分配最优算法，10 亿量级的数据求交可在小时级内完成。配置灵活性高 可灵活配置求交结果的获取方和求交结果的内容，即结果可选择两组数据的交集或差集。应用场景 在联合营销场景中，机构甲期望在...
费用优化
其他优化建议 使用Logtail：有 Batch 与断点续传功能，在保障实时性的同时以最优算法传输数据。Logtail 消耗资源是开源软件（Logstash，FluentD）的1/4，减少CPU消耗。API写入用户尽量使用64KB~1MB大包写入，减少请求次数。索引关键字段，...
管控台概览
概览页支持用户了解千寻搜索算法产品定位，支持场景。同时支持开发者快速体验并了解不同场景下产品功能，算法效果以及算法原理。同时用户可以在概览页全局统计本账号下项目个数，计量用量，以及帮助文档快速链接。我的项目 服务总量：该...
Word2Vec
Word2Vec算法组件利用神经网络，通过训练，将词映射为K维度空间向量，且支持对表示词的向量进行操作并和语义相对应。输入为单词列或词汇表，输出为词向量表和词汇表。使用说明 Word2Vec组件的上游需要接入 词频统计 组件。说明 词频统计的...
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...
发现并处理大Key和热Key
方法 优缺点 说明 实时Top Key统计（推荐）优点：准确性高、对性能几乎无影响。缺点：展示的Key数量有一定限制，但能满足常规场景下的需求。可实时展示实例中的大Key和热Key信息，同时支持查看4天内大Key和热Key的历史信息。该功能可帮助您...
发现并处理Redis的大Key和热Key
方法 优缺点 说明 实时Top Key统计（推荐）优点：准确性高、对性能几乎无影响。缺点：展示的Key数量有一定限制，但能满足常规场景下的需求。可实时展示实例中的大Key和热Key信息，同时支持查看4天内大Key和热Key的历史信息。该功能可帮助您...
AutoML使用限制及规格
AutoML的使用限制以及规格，包括当前支持的地域，支持的搜索算法TPE、GridSearch（网络搜索）、Random（随机搜索）、Evolution（演化算法）、GP（贝叶斯优化）、PBT（异步优化算法），以及对应的应用场景。支持地域（region）当前AutoML...
性能测试技术指南
两个环境的方案各有其优缺点，生产环境衡量的精准度较高，参考效果更好，但是需要清理相关的测试数据（同时要保证数据删除的完整性，基础数据的构造参考后续数据量部分）或者BI统计的时候过滤，或者更彻底的方案是参考阿里全链路压测方式，...
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...
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...
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...
分解类算法参数调优
本文介绍分解类算法（ostl-esd、istl-esd和istl-nsigma）的参数调优方法。背景信息 分解类算法（ostl-esd、istl-esd和istl-nsigma）适用于周期性数据，常见于QPS类数据，如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值的数据。在使用分解类...
数字人概述
专业版：阿里云提供从录制引导到训练调教的全流程服务，针对单个形象进行训练算法调优，可达到广电传媒级的拟真效果，实现个性化高标准定制。大众版：您需要自行上传训练素材，系统会采用标准化统一算法，2天内快速输出定制形象，可快速低...
Kafka Partition同步策略说明
策略说明 策略名称 说明 优缺点 全部投递到Partition 0 将所有数据和DDL信息都投递到目标Topic的Partition 0。优势：所有对象的创建、更改顺序都和源库保持一致。缺点：性能一般。按库名+表名的hash值投递到不同Partition 将库名与表名合并...
Kafka Partition迁移策略说明
策略说明 策略名称 说明 优缺点 全部递到Partition 0 将所有数据和DDL信息都投递到目标Topic的Partition 0。优势：所有对象的创建、更改顺序都和源库保持一致。缺点：性能一般。按库名+表名的hash值投递到不同Partition 将库名与表名合并...
什么是边缘智能一体机（执行计划版本）
边缘智能一体机（执行计划）基于业内领先的视觉算法及调度策略，面向社区、园区等物业管理场景，通过AIOT数字化和智能化，提升物业管理效率，提升发现风险时效。通过AI本地算法能力提升老旧摄像头升级，为线下社区或园区安防场景、品控场景...
选型介绍
算法配置版：建议想要补全或增强推荐算法能力，希望可以便捷快速的接入算法来使用，并且有专门的算法同学来做效果调优、或希望有更大的调优空间的客户使用。算法运营版可以支持对算法进行个性化定制。冷启动版 新用户冷启动版是AIRec智能...
新功能发布记录
有助于更好的理解推荐算法的原理，校验推荐结果是否符合业务诉求，辅助运营助手、算法调优的相关功能进行迭代。2022.08.29 所有用户 返回结果 新手引导“新手引导”功能可以帮助快速接入，更好发挥算法效果、提升接入体验：流程引导：围绕...
功能特性
科学统一的评估参数决策最优模型 算法逻辑的复杂和专业性使得用户在面对生成的多个候选模型时筛选茫然，基于这种情况，我们在训练结束后可以进入评估环节，只要少量的测试集上传就可以根据平台提供的可视化数据评估指标来进行筛选和抉择，...
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...
创建和管理VPN网关实例
背景信息 VPN网关类型说明 依据加密算法和网络类型的不同，VPN网关划分为以下类型，不同类型的VPN网关建立加密隧道的方式也不相同，满足不同场景的网络连接需求。VPN网关类型 支持的加密算法 支持的网络类型 支持的网络连接方式 建立加密...
什么是DataTrust
DataTrust，结合了大量的场景实践，创新性提出了智能计算模式，能保障安全性的前提下，能根据场景、数据量、网络等情况，自动选择最优的协议、最优的计算引擎、最优的算法，自动为该场景匹配最优的计算模式。优质供给 随着全域群体智能兴起...
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...
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