阿里云文档 2024-07-09

通过EAS部署Stable Diffusion模型服务

Stable Diffusion是强大的图像生成模型,能够生成高质量、高分辨率的图像,并具有良好的稳定性和可控性。Stable Diffusion WebUI开源项目在模型的基础上进行封装,基于Gradio开发了可视化图形界面,为用户提供了丰富的生图工具。EAS提供了场景化部署方式,您只需配置几个参数,即可一键部署基于Stable Diffusion WebUI的服务。您可以使用该服务进行模型推理...

阿里云文档 2024-06-25

通过EAS部署ComfyUI镜像服务

EAS提供了极简部署方式,您只需配置几个参数,即可一键部署基于ComfyUI和Stable Video Diffusion模型的AI视频生成服务,帮助您完成社交平台短视频内容生成、动画制作等任务。本文为您介绍如何基于ComfyUI镜像部署服务和几种常用的调用方式。

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文章 2024-06-17 来自:开发者社区

人工智能(AI)在决策支持系统(DSS)中的作用变得越来越重要

人工智能(AI)在决策支持系统(DSS)中的作用变得越来越重要,主要体现在以下几个方面:   ### 1. 数据处理和分析 AI能够处理和分析大量的数据,提取出有价值的信息和模式。这对于决策支持系统来说至关重要,因为现代企业和组织通常面临海量的、复杂的数据集。   - **数据清洗**:AI可以自动清洗和整理数据,去除噪音和异常值,确保...

阿里云文档 2024-06-13

Responsible AI-错误分析

Responsible AI对人工智能模型(AI模型)开发者和企业管理者十分重要,Responsible AI贯穿在AI模型的开发、训练、微调、评估、部署等环节,是保障AI模型安全、稳定、公平、符合社会道德的重要方法。PAI已支持用户在DSW中集成Responsible AI的相关工具对产出的AI模型进行公平性分析、错误分析及可解释性分析。

阿里云文档 2024-06-12

Responsible AI-公平性分析

Responsible AI对人工智能模型(AI模型)开发者和企业管理者十分重要,Responsible AI贯穿在AI模型的开发、训练、微调、评估、部署等环节,是保障AI模型安全、稳定、公平、符合社会道德的重要方法。PAI已支持用户在DSW中集成Responsible AI的相关工具对产出的AI模型进行公平性分析、错误分析及可解释性分析。

阿里云文档 2024-06-11

AI计算资源的计费组成、计费方式和定价详情

本文为您介绍AI计算资源的计费规则。

文章 2017-09-01 来自:开发者社区

中国人工智能学会通讯——AI时代的若干伦理问题及策略 1.1人工智能时代正在加速到来,算法决策开始兴起

很荣幸今天有这个机会跟大家分享我自己对人工智能伦理的一些观察和思考。我今天分享的主题是“人工智能伦理:问题与策略”。 1.1人工智能时代正在加速到来,算法决策开始兴起 我们看到,第三次AI浪潮已经开启,这体现在三个层面。 在技术层面,有算法的进步。当1956年人工智能开始起步时,人们更多是在说人工智能,包括基于逻辑的专家系统;在第二次浪潮期间,机器学习成为了主流; 这一次则是深度学习,是能够自.....

文章 2017-09-01 来自:开发者社区

中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.5 最后,无监督学习可以很好补充基于规则的反欺诈场景。

1.5 最后,无监督学习可以很好补充基于规则的反欺诈场景。 虽然欺诈方式一直在变,但好客户的特征并不会发生剧烈变化。所以,通过识别和好客户不一样的用户特征,更加容易发现欺诈。比如同一家门店,连续来了5个客户,都不是当地人,但身份证前6位都一样,就不满足正常的统计分布规律,出现了异常情况。通过聚类、异常检测等无监督学习算法,可以及时发现未知的异常,及时进行干预。 利用强大的计算能力作支撑,通过海.....

文章 2017-09-01 来自:开发者社区

中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.4 第三,基于社交图谱的抱团模型能够有效动态监测欺诈。

1.4 第三,基于社交图谱的抱团模型能够有效动态监测欺诈。 秦苍科技将用户和紧急联系人信息组建一个巨大的社交关系网络。通过社交关系中的关联度、集中度、社交关系的逻辑勾稽等异常检测,就可以动态地进行欺诈检测。通过匹配手机号码、年龄、性别等逻辑关系,并在社交网络上关联已有用户信息,可以有效识别团体欺诈。

文章 2017-09-01 来自:开发者社区

中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.3 另一方面,机器学习模型的自动训练和实时性,可以大幅度提高预测信用评分准确性。

1.3 另一方面,机器学习模型的自动训练和实时性,可以大幅度提高预测信用评分准确性。 人工智能可以在毫无人工干预的情况下自动训练模型。消费金融客户特征随着时间变化,有非常明显的时间效应。因此,信贷模式必须紧跟客户人群的变化,迭代发展。传统信贷模式的人工建模过程过于复杂,银行信用评分卡模型每半年才会人工更新一次。目前,秦苍科技每天用最新有表现的移动窗口客户群来训练信贷模型,比每半年换一次模型的预测....

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