机器学习
在机器学习方面，MADlib除提供数理统计通用函数/存储过程之外，还提供一系列比较经典的监督/非监督学习算法库。说明 AnalyticDB PostgreSQL版 MADlib机器学习的函数库版本为madlib 1.16，且暂不支持XGBoost、lightGBM、GBDT等函数。MADlib...
机器学习（MADlib）
在机器学习方面，MADlib除提供数理统计通用函数、存储过程之外，还提供一系列比较经典的监督、非监督学习算法库。前提条件 RDS PostgreSQL实例版本满足以下要求：实例大版本为PostgreSQL 12、11。实例内核小版本为20230830或以上。重要 ...
决策树
功能说明 决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以看作是分段常数近似。决策树组件支持使用决策树算法对分类或回归问题进行建模。...
One-Class SVM异常检测
One-Class SVM与传统SVM不同，是一种非监督的学习算法。您可以使用One-Class SVM异常检测通过学习边界对异常点进行预测。本文为您介绍One-Class SVM异常检测的参数配置。使用限制 支持运行的计算资源为MaxCompute。组件配置 您可以通过以下...
组件参考：所有组件汇总
混淆矩阵 该组件适用于监督学习，与无监督学习中的匹配矩阵对应。多分类评估 该组件是指基于分类模型的预测结果和原始结果，评估多分类算法模型的优劣性，从而输出评估指标（例如Accuracy、Kappa及F1-Score）。深度学习 PyTorch使用指南...
基于组件化EasyRec框架快速搭建深度推荐算法模型
可以为主干网络配置一个可选的 MLP 模块。案例2：DeepFM 模型 配置文件：deepfm_backbone_on_movielens.config 这个Case重点关注下两个特殊的 block，一个使用了 lambda 表达式配置了一个自定义函数；另一个的加载了一个内置的keras layer ...
通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和...
背景信息 Elasticsearch机器学习分为无监督机器学习Unsupervised和监督机器学习Supervised两类：无监督机器学习包括Single metric和Populartion等场景，对数据进行异常检测。该模式不需要训练机器学习什么是异常，机器学习算法将自动检测...
Contextual Bandit 算法
在这种循环下，训练集和测试集与监督学习独立同分布的假设相去甚远，同时系统层面上缺乏有效探索机制的设计，可能导致模型更聚焦于局部最优。在用户行为稀疏的场景下，数据循环问题尤其显著。问题的本质：有限的数据无法获得绝对置信的预估...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
工况识别-训练
计算逻辑原理 使用聚类、降维等无监督学习方法对工业数据进行分析，对不同工况数据分别建模。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 用于建立训练模型的特征变量。是 整数或浮点数（说明：...
MapReduce
机器学习：监督学习、无监督学习和分类算法（例如决策树、SVM）。自然语言处理：基于大数据的训练和预测。基于语料库构建单词同现矩阵，频繁项集数据挖掘、重复文档检测等。广告推荐：用户单击（CTR）和购买行为（CVR）预测。MapReduce流程...
阿里云ES机器学习
ES ML应用 类型 解释 实战文档 异常检测 主要用于识别时间序列数据中的异常行为，属于无监督学习，如日志文件、金融交易等。ES使用统计模型来检测数据中的离群点和不寻常模式。创建推理机器学习任务 基于Data frame 的回归与分类 允许对...
混淆矩阵
混淆矩阵（Confusion Matrix）适用于监督学习，与无监督学习中的匹配矩阵对应。在精度评价中，混淆矩阵主要用于比较分类结果和实际测量值，可以将分类结果的精度显示在一个矩阵中。本文为您介绍混淆矩阵组件的配置方法。使用限制 支持的...
机器学习开发示例
数据展示，打印schema%pyspark data.show(5)data.printSchema()数据打印 步骤三：准备ML算法数据 说明 在监督学习（例如回归算法）中，通常需要定义标签(lable)和一组要素(features)。在此线性回归示例中，标签为2015年中位数销售价格...
智能异常分析概述
有监督 有监督的学习是从标签化训练数据集中推断出函数或模型的机器学习任务。日志常量 日志往往由程序中的 logging 语句或者 print 语句产生。例如 connect mysql server,latency 212ms 日志可能是通过日志输出语句 logging.info("connect...
工况识别-预测
计算逻辑原理 使用聚类、降维等无监督学习方法对工业数据进行分析，对不同工况数据分别建模。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 模型应用 选择模型类型与具体模型，再配置模型输入数据。是 特征变量：整数或...
什么是人工智能平台PAI
机器学习包括传统机器学习和深度学习，有以下几种类型：监督学习（Supervised Learning）：每个样本都有对应的目标值，通过搭建模型实现从输入特征向量到目标值的映射，例如解决回归和分类问题。无监督学习（Unsupervised Learning）：所有...
概述
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数据集成；然后，算法工程师通过自定义的特征工程流程、模型训练脚本以及...
多轮对话管理
分类模型使用的是有监督的机器学习算法，因此分类模型需要一定量的打标语料。实体编辑 进入到实体编辑页面后，填写实体名称和实体词表。说明 实体名称唯一，也不能与系统默认的实体重名。词表由词（代表词）和同义词构成，在实体抽取过程中...
脏话识别服务
你不要说我说什么话都有节奏，*不怕我*的干嘛，我就说了咋地，*我不怕没有延迟的马路，*这种话怎么怎么了，*没怎么没怎么没怎么，只不过是这么说而已。\"};RunPreTrainServiceRequest request=new RunPreTrainServiceRequest();request....
录音指导
高质量的录音数据对于模型训练至关重要，本篇文章将从日常环境选择、录音设备、录制过程、常见问题等方面提供建议和指导，希望您能通过学习和实践能够录制出非专业环境下高质量的音频数据。重要 录制高质量的音频有一定的门槛，掌握录制...
录音指导
高质量的录音数据对于模型训练至关重要，本篇文章将从日常环境选择、录音设备、录制过程、常见问题等方面提供建议和指导，希望您能通过学习和实践能够录制出非专业环境下高质量的音频数据。重要 录制高质量的音频有一定的门槛，掌握录制...
设置主动防御
主动防御通过无监督学习的方式，对域名的访问流量进行深度学习，并根据机器学习算法模型为不同访问请求打分，标记正常分值。在请求分值的基础上，主动防御能够定义域名的正常访问流量基线，并基于此生成定制化的安全策略。通过将流量分层的...
PLDA
LDA也是一种无监督学习算法，在训练时您无需手工标注的训练集，仅需要在文档集中指定主题的数量K即可（K即为PLDA参数topic）。LDA首先由David M.Blei、Andrew Y.Ng和Michael I.Jordan于2003年提出，在文本挖掘领域应用于文本主题识别、文本...
支持向量机
支持向量机（SVM）是在分类分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法，也被拓展运用于回归问题。支持向量机在高维度或无穷维度空间中，构建一个超平面或者一系列的超平面，可以用于分类、回归或者别的任务。直观地看，借助超平面去...
行为模型学习配置
分别从不同角度展示数据库审计的学习结果，并对非学习范围内的操作进行异常行为告警。添加行为模型学习任务 通过添加行为模型学习任务可以指定具体的学习对象。登录数据库审计系统。具体操作，请参见 登录数据库审计系统。在左侧导航栏，...
训练加速（Pai-Megatron-Patch）概述
背景信息 Pai-Megatron-Patch工具是阿里云机器学习平台PAI算法团队研发，基于阿里云智算服务PAI-灵骏平台的大模型最佳实践解决方案配套工具，旨在帮助大模型开发者快速上手灵骏产品，完成大语言模型（LLM）的高效分布式训练，有监督指令...
App备案服务内容目录
时政信息、政务服务大厅、交通出行及运输、户政、公安（含国安）及消防、出境入境及边防、司法公正、纪检审计、财政、民政、住房保障、党/团/组织、文体及教育科研、人力资源及社会保障、环保绿化、水利水务、气象地质、市场监督管理、医疗...
应用场景
城管执法 城管执法的工作涉及路面违停、游商、占道经营、渣土车未苫盖、人员聚集等多种业务场景，且违规事件的偶发性极强，非常需要借助机器的力量来解放人力，提升效能，让执法人员能够把更多的精力聚焦在业务本身。识别违章停车：识别出...
教育搜题
示例 1）OCR识别可能会把一些非题目要素识别进来干扰query分析的结果，这时候可以使用词权重干预的方式保证非题目要素字段被打标成低权重，保证召回和排序效果 2）用户可以自定义同义词来扩召回，例如"立方米"->"吨"排序定制 系统开放了两...
动作行为识别
工作场所监督：监测在工作场所是否存在吃喝、吸烟、打电话、趴桌子睡觉等行为，是否有按要求洗手。特色优势 覆盖多种应用场景：支持识别举手、吃喝、吸烟、打电话、玩手机、睡觉、跌打、洗手、拍照等行为，涵盖驾驶、学习、泛安防等多种...
AIOps 解决方案专家服务内容说明
智能运维又称AIOps，即人工智能与运维相结合，可通过机器学习的防范来提升运维效率。它提供：时序指标异常诊断、根因分析、资源编排、故障自愈等能力。常见的AIOps应用路径为：对监控的各种关键性能指标（KPI）行实时异常检测；对多维指标...
应用案例
遥感科学中最常见的一类机器学习操作是监督分类，又称训练分类法。监督分类是用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每...
防护网站业务
配置项 说明 AI智能防护 默认开启，由智能大数据分析引擎自学习业务流量基线，发现并阻断新型CC攻击，在流量异常时，基于历史流量分布，动态调整各执行模块策略阻断异常请求。支持手动修改防护模式和等级。更多信息，请参见 设置AI智能防护...
LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践
背景信息 基本概念 语言模型（LM）是一种利用自然文本来预测词（Token）顺序的机器学习方法。大语言模型（LLM）是指参数数量达到亿级别的神经网络语言模型，例如：GPT-3、GPT-4、PaLM、PaLM2等。Megatron-LM 是由NVIDIA的应用深度学习研究...
PAIFlow Manifest参数说明
identifier String 无 是 工作流标识，用来区分工作流，Designer平台每个算法的工作流标识都不同。version String 无 是 工作流版本，用来支持工作流的升级。同一个工作流的输入、输出、实现变化后，版本应该与原先不同。版本号推荐用v1.0....
Spark概述
机器学习 Spark的MLlib提供了较丰富的机器学习库，包括分类、回归、协同过滤、聚合，同时提供了模型选择、自动调参和交叉验证等工具来提高生产力。MLlib主要支持非深度学习的算法模块，详情请参见 Machine Learning Library(MLlib)Guide。...
横向聚类
一、组件说明 横向聚类组件是横向场景下的一种无监督机器学习算法，用于将n个数据点分成k个簇，使得簇内的数据点具有高度相似性。聚类算法通过度量数据点之前的相似性或距离来确定数据点之间的关系，将相似的数据点划分到同一簇中。适用于...
API详情
目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。当前在灵积平台部署服务时使用的ModelScope社区模型id：Fengshenbang/Ziya-LLaMA-13B-v1，模型版本：v1.0.3。更多信息可以参考ModelScope上...
API详情
目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。当前在大模型服务平台部署服务时使用的ModelScope社区模型id：Fengshenbang/Ziya-LLaMA-13B-v1，模型版本：v1.0.3。更多信息可以参考...
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