对接AI搜索开放平台的向量模型
本文介绍如何在OpenSearch行业算法版中，使用AI搜索开放平台自定义部署的文本向量化模型。解决跨区域网络耗时问题，为用户提供更多模型选择。
18个常用的强化学习算法整理：从基础方法到高级模型的理论技术与代码实现
本文系统讲解从基本强化学习方法到高级技术（如PPO、A3C、PlaNet等）的实现原理与编码过程，旨在通过理论结合代码的方式，构建对强化学习算法的全面理解。 为确保内容易于理解和实践，全部代码均在Jupyter Notebook环境中实现，仅依赖基础库进行算法构建。 代码库组织结构如下： ├── 1_simple_rl.ipynb ├── 2_q_learning.ipynb ├── ...
什么是模型hitrate评估算法组件
该组件使用hit_rate_pai.py脚本，实现向量召回评估的功能。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制支持使用的计算引擎为MaxCompute。组件配置您可以使用以下任意一种方式，配置模型hitrate评估组件参数。方式一：可视化配置参数输入桩输入桩（从左到右）建议上游组件对应PAI命令参数是...
使用Lasso回归算法进行模型训练_人工智能平台 PAI(PAI)
Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）回归算法是一种压缩估计算法。Lasso回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍Lasso回归训练组件的配置方法。
使用Lasso回归算法进行模型预测
Lasso回归预测组件支持稀疏、稠密两种数据格式。您可以使用该组件做一些数值型变量的预测，比如贷款额度预测、温度预测等。本文为您介绍Lasso回归预测组件的配置方法。
如何对定制模型进行开发_OpenSearch-行业算法版_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)
本篇文档将详细介绍自定义排序模型用到的JSON文件配置以及提供给用户自行实现的代码示例。
推荐系统[三]：粗排算法常用模型汇总(集合选择和精准预估)，技术发展历史（向量內积，Wide&Deep等模型）以及前沿技术
1.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型；召回层：召回解决的是从海量候选item中召回千级别的item问题统计类，热度，LBS；协同过滤类....
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寻找可提供AI医疗诊断算法模型技术团队
我们是医疗行业研发企业，与医院保持良好的合作模式，了解到AI诊疗应用的发展将极大解决医疗资源与患者需求不平衡的矛盾，并更好的收集健康大数据，同时对新产品研发也有极大帮助，我们了解到除了谷歌之外，AI领域阿里平台的技术更值得信赖，所以借此机会，尝试寻找可以提供AI诊疗方面的算法模型团队，希望有所收获。
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