定义建模任务

适用特征纬度特别多,特别是神经网络算法。请注意勾选要参与后续建模的特征。Step3:配置算法及参数使用带差分的XGB算法,其中参数 epsilon值越大,加入的噪声越小。Step4:Alice在自己的LSCC确认建模任务操作路径:LSCC->审批台->待我处理...

产品简介

目前支持的算法有:树类算法(XGB、GBDT)、回归算法(线性回归、逻辑回归)、神经网络算法。目前支持的计算引擎有:MaxCompute、本地服务器计算资源。联合数据分析在原始数据不可见的前提下,提供SQL模式联合数据分析功能。目前该功能处于...

视频AI概述

人像抠图:人像抠图采用海量数据训练的神经网络模型,自动检测视频图像中的人像轮廓,进行高清细节抠图,精确提取人像图像。绿幕抠图:绿幕抠图可对视频图像的画面前景背景进行分析提取,检测纯色背景并替换为指定的背景图,适用于影视制作...

数据库内机器学习

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 达摩院自研算法,适用于尖刺型异常(例如监控曲线出现尖刺的现象),对于数据点中有少量显著离群点的情况,检测结果准确。详细信息,...

机器翻译

依托领先的自然语言处理技术和海量的互联网数据优势,阿里巴巴成功上线基于注意力机制的深层神经网络翻译系统(NMT),帮助用户跨越语言鸿沟,畅享交流和获取信息,实现无障碍沟通。凭借海量数据积累及关键技术创新,在电商领域翻译质量独...

ListDemos-获取样例列表

DemoName":"使用Numpy实现卷积神经网络","DemoDescription":"Use DSW magic to write DemoUrl": https://aliyun-notebook-*.oss-accelerate.aliyuncs.com/*.tar.gz","Size": 2452,"Order":1,"Categories":["Deepleaning,Machine ...

AI开源项目

EasyNLPEasyNLP是PyTorch中易于使用的NLP开发和应用工具包,它采用可扩展的分布式训练策略构建,并支持适用于各种NLP应用的一整套NLP算法。集成了知识蒸馏和few-shot learning,用于落地大型预训练模型。Github地址 文档 钉群答疑 ...

NPU计算型

基于神龙架构,实现软件定义硬件计算,灵活弹性与强悍性能兼备 计算:加速器:自研深度神经网络加速器含光800(AliNPU),提供超强推理计算加速性能 处理器与内存配比为1:4 处理器:2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake...

机器翻译定制化服务产品介绍

技术优异使用基于注意力机制的深层神经网络翻译系统,技术实力行业突出。降本提效减少翻译等待周期,解决批量翻译供应不足现状,成本大幅缩减。机器翻译自学习平台使用流程说明 定制模型若想取得明显的效果提升,至少需要1万条高质量双语...

性能指标

算法类型数据规模特征规模任务类型任务平均运行时间决策树-XGBoostWithDp100万2000维*2000维训练180分钟决策树-GBDTWithDp500万100维*100维训练15分钟线性回归-LinearRegressionWithHe100万100维*100维训练150分钟逻辑回归-...

人工神经网络

人工神经网络有多层和单层之分,每一层包含若干神经元,各神经元之间用带可变权重的有向弧连接,网络通过对已知信息的反复学习训练,通过逐步调整改变神经元连接权重的方法,达到处理信息、模拟输入输出之间关系的目的。计算逻辑原理依据...

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...

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该...

机器学习(MADlib)

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。聚类问题:提供K-Means算法实现...

开源软件迁移

它拥有一个由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统,被广泛应用于进行机器学习和深度神经网络研究。在倚天云服务器上,建议您使用以下两种方式使用TensorFlow。使用官方版本构建TensorFlow的Docker镜像。更多信息,请参见...

竞品分析

这种特征抽取算法,只适用于对图像检索准确度要求极低的情况,对目前广泛使用的基于卷积神经网络图像识别来说,完全无法实现其要求。imgsmlr图片检索算法使用Gist索引,仅适用于向量维度较低的情况,例如16维,而人脸识别基本在256维以上。...

应用场景

深度学习对于持续且大量的人工神经网络计算的深度学习场景,阿里云推荐GPU实例,不但性能表现卓越,同时大量节省成本。此外,GPU计算型还可以降低客户端的计算能力要求,适用于图形处理、云游戏云端实时渲染、AR/VR的云端实时渲染等瘦终端...

PAI-TF概述

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是阿里云计算平台PAI...

在GPU实例上使用RAPIDS加速图像搜索任务

本文案例中,使用开源框架TensorFlow和Keras配置生产环境,然后使用ResNet50卷积神经网络完成图像的特征提取及向量化,最后使用RAPIDS cuML库的KNN算法实现BF方式的向量索引和检索。说明 BF(Brute Force)检索方法是一种百分百准确的方法...

图像分割训练

算法简介 图像分割模块提供各种主流的卷积神经网络用于图像分割任务的训练,目前支持以下模型:语义分割:DeepLab-V3 Instance分割:Mask-RCNN 图像分割训练算法组件位于组件库音视觉算法文件夹下的离线训练模型子文件夹,最大支持千万规模...

产品优势

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合成效果与真人录音相比,几乎可以以假乱真。音色个性化支持中英文等...

视频分类训练

算法简介视频分类模块提供主流的3D卷积神经网络和Transformer模型用于视频分类任务的训练,目前已经支持的模型包括X3D系列的X3D-XS、X3D-M及X3D-L和Transformer模型的swin-t、swin-s、swin-b、swin-t-bert,其中swin-t-bert支持视频加文本...

Word2Vec

Word2Vec算法组件利用神经网络,通过训练,将词映射为K维度空间向量,且支持对表示词的向量进行操作并和语义相对应。输入为单词列或词汇表,输出为词向量表和词汇表。使用说明 Word2Vec组件的上游需要接入词频统计组件。说明 词频统计的...

基本概念

NVIDIA推出的用于深度神经网络的GPU加速库。无 AIACC-Training 阿里云自研的AI加速器,可以显著提升训练性能。什么是神龙AI加速引擎AIACC AIACC-Inference 阿里云自研的AI加速器,可以显著提升推理性能。什么是神龙AI加速引擎AIACC FastGPU...

概述

深度神经网络在图像分析和自然语言处理等学科中取得了前所未有的进步。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...

应用场景

深度神经网络计算的一个发展趋势是降低数据表示的精度,降低网络对于计算力的需求,以提高计算吞吐量。从双精度浮点到单精度浮点,再到定点处理,而定点运算是FPGA的传统优势。与GPU相比,FPGA内部配备了众多的定点处理单元,甚至可以将...

TairVector性能白皮书

902 MB IP Deep-image-96-angular 该数据集是ImageNet图片经过GoogLeNet模型训练,从最后一层神经网络提取的向量。96 9,990,000 10,000 3.57 GB IP Random-s-100-euclidean 该数据集为测试工具随机生成,不提供下载链接。100 90,000 10,000...

TairVector性能白皮书

902 MB IP Deep-image-96-angular 该数据集是ImageNet图片经过GoogLeNet模型训练,从最后一层神经网络提取的向量。96 9,990,000 10,000 3.57 GB IP Random-s-100-euclidean 该数据集为测试工具随机生成,不提供下载链接。100 90,000 10,000...

NVMe协议介绍

机器学习是另一个共享盘典型应用场景,在将样本标注写入后,会将数据拆分给多个节点进行神经网络的分布式计算,特别是在以GPU为计算资源的高性能机器学习场景,慢速存储很可能成为整个系统的瓶颈,此时利用NVMe共享云盘的高性能,能有效地...

在ECS上使用Analytics Zoo对人工智能应用进行bfloat16...

bfloat16是一种业界广泛用于神经网络的数字格式。Resnet50是一个50层的残差网络(Residual Network),该神经网络广泛用于目标分类等领域。操作步骤 如果您想在ECS上使用Analytics Zoo对人工智能应用进行bfloat16加速,按照以下步骤在ECS上...

图像分类训练

图像分类模块提供各种主流的卷积神经网络用于图像分类任务的训练,目前支持以下模型:Resnet系列:resnet-v1、resnet-v2。Inception系列:inception_v1、inception_v2、inception_v3、inception_v4。Vgg系列:vgg_16、vgg_19。MobileNet...

基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回

神经网络是深度学习的热点发展方向,PAI开源Graph-Learn框架,提供大量图学习算法。二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法,而GraphSAGE为二部图场景扩展,被用于淘宝的推荐召回场景。在二部图场景下,可以将User和Item作为图中的点,...

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...

在安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型

oneAPI深度神经网络库(oneDNN)是用于深度学习应用程序的基本构建基块的开源跨平台性能库,该库针对英特尔体系结构处理器、英特尔处理器图形和Xe体系图形进行了优化。主要面向对提高Intel CPU和GPU上的应用程序性能感兴趣的深入学习应用...

使用EasyCompression进行模型压缩训练

剪枝(Pruning)是指对神经网络模型的参数或计算节点进行裁剪,该过程中通常需要基于特定标准选择模型中适合裁剪的部分,渐进地进行裁剪和微调,最终获得精简且高效的模型。EasyCompression提供Pruner类实现剪枝训练算法,典型的使用方式...

组件参考:所有组件汇总

本文为您介绍PAI-Designer支持的组件列表。...Word2Vec算法组件利用神经网络,通过训练,将词映射为K维度空间向量,且支持对表示词的向量进行操作并和语义相对应。输入为单词列或词汇表,输出为词向量表和词汇表。网络分析 树深度 ...

大数据和AI体验教程

黄博远 实操时长:3分钟59秒 开始学习 更多案例,请点击进入大数据和AI体验馆>>云原生大规模图神经网络平台 GraphLearn on PAI 热门课程 实操时长:11分钟56秒 开始学习 如何使用少量训练数据,快速得到高精度模型 EasyTransfer:深度迁移...

使用机器学习

开通RDS MySQL机器学习服务后,您需要基于目标数据建立机器学习模型,以便对结果进行预测。本文创建一个包含三种类型鸢尾花特征的数据集,通过学习每种鸢尾花的花瓣、花萼的长度以及宽度,最终根据花瓣以及花萼的尺寸判断鸢尾花的类型。...

产品架构

服务层针对工业视觉智能应用场景对服务的相关能力进行了定制优化,比如数据预处理、模型优化方案、标注工具及算法网络本身。基于针对工业场景优化的服务层,在业务应用上可以以API或SDK的方式支撑多个行业的视觉智能应用。(公测期间只开放...

ResNet50优化案例:使用Blade优化基于TensorFlow的...

此外,ResNet作为计算机视觉任务主干经典神经网络的一部分,也用于提取图像的卷积特征。ResNet典型的网络有ResNet26、ResNet50及ResNet101等。使用限制 本文使用的环境需要满足以下版本要求:系统环境:Linux系统中使用Python 3.6及其以上...
共有200条 < 1 2 3 4 ... 200 >
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