[帮助文档] 在推荐系统中应用FeatureStore管理特征_人工智能平台 PAI(PAI)

本文以FeatureStore的特征表为例,为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程,帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。

请问下机器学习PAI文档里DIN和BST组件化实现,特征里list和key是怎么做的映射?

问题1:请问下机器学习PAI文档里DIN和BST组件化实现,sequence特征里list和key是怎么做的映射?问题2:这里不需要对应吗,concat([cate_id,brand], axis=-1) 对应concat([tag_category_list, tag_brand_list ], ...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

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场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销

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开发者课程背景图

[帮助文档] 使用特征工程提取特征数据

通过推荐算法定制生成的特征工程,对原始数据集(包括用户表、物料表和行为表等)进行处理,并生成新的特征表,以供后续的召回和排序使用。前提条件已开通PAI(Designer),并创建默认工作空间。具体操作,请参见开通PAI并创建默认工作空间。开通PAI并创建默认工作空间已为工作空间绑定MaxComput...

[帮助文档] 什么是线性模型特征重要性算法组件

线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性,包括线性回归和二分类逻辑回归,支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。

[帮助文档] 什么是特征重要性过滤组件

特征重要性过滤组件为线性特征重要性、GBDT特征重要性和随机森林特征重要性等组件提供过滤功能,支持过滤TopN的特征。

[帮助文档] 使用pai designer分箱组件离散化连续特征

特征离散是将连续的数据进行分段,使其变为多个离散化区间。针对该场景,PAI推出了分箱组件和数据转换模块组件。首先使用分箱组件将连续特征离散化,再使用数据转换模块将原始数据从连续值转换为离散值。本文为您介绍如何使用Designer组件进行连续特征离散化。

IBM :实现机器学习的「量子优势」还任重道远,但在特征映射方面的努力将见成效

雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:「量子优势」这个概念是科技公司大多公开表达或半公开支持一种说法,即量子计算机的计算性能超越史上最强的经典计算机。在通往「量子优势」这条道路上,IBM 可谓是一位超级积极分子。日前,IBM 发布博文介绍了其在《自然》上发表的一篇名为《使用量子强化特征空间的监...

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