性能指标
100维*100维 离线预测 100分钟 逻辑回归-LogisticRegressionWithHe 1亿 100维*100维 离线预测 70分钟 神经网络MLP 1亿 100维*100维 离线预测 100分钟 决策树-XGBoostWithDp 100维*100维 在线预测 qps：100 rt:1秒 决策树-GBDTWithDp 100维*...
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...
人工神经网络
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）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
灵骏常见问题
您使用神经网络进行的许多计算都可以很容易地分解成更小的计算，各个小计算不会相互依赖。智能计算灵骏与普通GPU托管服务有什么不同？智能计算灵骏集群采用专为大规模AI计算场景所设计的系统架构和多层性能优化技术，能充分利用整体的计算...
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...
模型创建
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 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...
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...
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...
CREATE MODEL
时序预测 TIME_SERIES_FORECAST 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 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...
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...
预测与异常检测函数
使用场景：计量数据的预测、网络流量的预测、财务数据的预测、以及具有一定规律的不同业务数据的预测。ts_anomaly_filter 针对批量曲线进行时序异常检测后，可以按照用户定义的异常模式来过滤异常检测的结果。能帮助用户快速找出异常的实例...
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...
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...
使用Lindorm AI进行时序预测
例如，单品的销量预测是网络购物平台订货、库存和补货调拨的主要依据之一。前提条件 已开通Lindorm AI引擎。开通方式，请参见 开通指南。时序引擎的版本为3.4.21及以上版本。查看或升级时序引擎版本的方法，请参见 时序引擎版本说明 和 ...
Z-Score归一化
在机器学习领域，Z-Score归一化经常用于数据处理，例如神经网络、聚类分析等应用。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择归一化字段 选择需要归一化的字段。可多选。三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用...
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...
PAI-TF概述
背景 TensorFlow是Google最新的开源深度学习计算框架，支持CNN、RNN及LSTM等多种神经网络模型，对语音、图像及文本等领域的模型训练效率极佳。TensorFlow的功能丰富且强大，并拥有高度灵活的API，受到业界的高度关注。PAI-TF是人工智能平台...
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...
产品优势
效果逼真 在本地端实现了基于Knowledge-Aware Neural TTS(KAN-TTS)语音合成技术，基于深度神经网络和机器学习，将文本转换成真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力的语音，使得 离线语音 合成效果趋近于在线合成效果。同样的语音合成 声音定制 的...
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...
组件参考：所有组件汇总
序列标注预测（MaxCompute）（即将下线）该组件用来加载训练好的模型，对输入数据表进行预测，并产出预测结果。机器阅读理解预测 使用该组件对生成的机器阅读理解训练模型进行离线预测。BERT文本向量化（MaxCompute）（即将下线）该组件是...
什么是人工智能平台PAI
社交网络服务关系挖掘场景：微博粉丝领袖分析或社交关系链分析。文本类场景：新闻分类、关键词提取、文章摘要或文本内容分析。非结构化数据处理场景：图片分类或图片文本内容提取。其他各类预测场景：降雨预测或足球比赛结果预测。机器学习...
配置 MPC 项目
因此，需要保证项目中训练节点和预测节点的网络互通。测试环境 选择一个节点作为测试环境的隐私计算节点，节点来源于 节点管理 模块中，在测试环境使用预测引擎的节点。生产环境 选择一个节点作为生产环境的隐私计算节点，节点来源于 节点...
身份定义边界 SDP
随着企业上云/移动办公导致的网络边界的模糊，SDP摆脱了传统的防火墙/VPN边界的局限，保证了用户安全，从而保证数据的安全。便捷 通过客户端及 SDK 两种方式，企业可以在不改变现有办公体验的基础上，即时拉通网络。比如钉邮连通内网邮件...
API概览
GetCaseFileUploadUrl 获取预测式外呼名单上传参数 调用GetCaseFileUploadUrl获取指定实例下预测式外呼名单文件的OSS上传参数，当使用文件导入的方式创建预测式外呼活动时，需要先调用此接口拿到文件上传参数，然后再调用CreateCampaign...
推荐模板配置
所谓“合理的范围”指的是，如果低于这个范围，视频画面质量会很差（即很模糊）；如果高于这个范围，画面提升有限或无提升，则没有必要，对于网络流量以及存储空间是一种浪费。对于不同的清晰度输出，码率、分辨率有不同的推荐值：清晰度 ...
什么是表格存储
当日常业务中有非主键列查询、多列组合查询、模糊查询等多维查询需求以及求最值、统计行数、数据分组等数据分析需求时，您可以将这些属性作为多元索引中的字段并使用多元索引查询与分析数据。表格存储 SQL查询 宽表模型 时序模型 使用SQL...
Golang SDK使用说明
nil { fmt.Printf("failed to predict:%v",err)} else { fmt.Println(resp.GetTensorShape(0),resp.GetFloatVal(0))} } } 通过VPC网络直连方式调用服务的示例 通过网络直连方式，您只能访问部署在 EAS 专属资源组的服务，且需要为该资源组...
DAS Auto Scaling弹性能力
基于预测和机器学习的时序异常检测算法，目前的时序异常检测算法可提供周期性检测、转折点判定和连续异常区间识别等功能，目前对线上70w+的数据库实例进行1天后数据预测，误差小于5%的实例占比稳定在99%以上，并且预测14天之后的误差小于5%...
DML
常见模糊匹配 构建SEARCH INDEX的列，在进行select操作的时候，支持对构建索引的列进行模糊匹配查询，模糊匹配使用%表示0到任意个字符匹配，常见的模糊匹配支持前缀匹配、后缀匹配、前后缀匹配、完全匹配。示例如下：SELECT*FROM ...
部署写真相机在线推理服务
前提条件 已创建专有网络，并配置公网连接。已创建专有网络VPC、交换机和安全组。具体操作，请参见 搭建IPv4专有网络 和 创建安全组。已为该VPC创建了公网NAT网关，并为该网关绑定了弹性公网IP、配置了SNAT条目。具体操作，请参见 使用公网...
渐进显示
图片格式为jpg时有两种呈现方式：自上而下的扫描式 是先模糊后逐渐清晰（在网络环境比较差时明显）默认保存为第一种，如果要指定先模糊后清晰的呈现方式，请使用渐进显示参数。参数 名称 描述 取值范围 pr 1：表示保存成渐进显示的jpg格式...
容量规划
网络延迟指标：根据业务需求和用户分布，选择合适的地域和可用区部署服务，可以结合网络智能服务观测和评估地域之间的网络连接数据。安全需求：根据业务的规模和安全要求，可以选择包括云防火墙、云原生防护、DDoS防护、访问控制等一系列...
DATASOURCE:REDIS:Instances
说明 实例的网络类型为经典网络时，不会返回本参数。Capacity Number 实例容量。单位：MB。ReplacateId String 多活实例的逻辑ID。无 CreateTime String 实例的创建时间。无 ConnectionDomain String 实例的内网连接地址。无 IsRds Boolean...
ListCampaigns-获取预测式外呼活动列表
Draft Name string 否 按预测式外呼活动名称过滤，不支持模糊匹配，非必填，默认为空，表示不过滤。test-campaign PlanedStartTimeFrom string 否 外呼活动计划开始时间，非必填，默认查询所有时间范围。2021-10-14 00:00:00 ...
异常数据告警
阿里云音视频通信已接入云监控服务。您可以监控用户入会异常占比、推（拉）流成功率、卡顿率、模糊率等指标，同时您还可以配置报警规则实时监控并上报异常指标。...端到端网络延迟占比（人次）端到端延迟超过1200ms占总在线人数的百分比。
网络洞察仪
您可以将网络洞察仪作为业务单元的网络监测件，通过配置业务相关资源，网络洞察仪将为您分析业务单元流量的实时运行状况，帮助您及时感知业务网络异常，并提供网络质量评估和事件影响面分析。基本概念 术语 说明 网络洞察仪 由用户自定义的...
新增网络对象
使用云安全中心的容器防火墙服务，首先要创建源网络对象和目的网络对象，然后再创建防御。本文介绍如何创建网络对象。版本限制 仅云安全中心的旗舰版支持该功能，其他版本不支持。购买和升级云安全中心服务的具体操作，请参见 购买云安全...
ALIYUN:ESS:ScalingRule
预测值大于初始最大值时，预测任务的最大值采用预测值。PredictiveValueOverrideMaxWithBuffer：预测值会附加一定比例。预测值会按照PredictiveValueBuffer比例增加，当增加后的值大于初始最大值时，会采用增加后的值。DisableScaleIn ...
拒绝推断
模糊法 模糊法（fuzzy）通过给拒绝样本加上正例和负例两种标签的方法增强数据集，每种标签对应的样本权重计算公式如下：是前置评分卡组件预测的正例概率值，您可以指定 和 参数：给出全部数据的拒绝率。拒绝样本的负例概率，相比接受样本的...
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