特征配置

表示特征获取到之后,存储到哪里 特征转化 上面提到,Features 可以做特征转化的工作。来看下常用到的具体几个例子 经常会用到 day_h,week_day 两个特征,这两个特征是实时生成的。{"FeatureType":"new_feature","FeatureName":"day_h",...

梯度提升决策树算法(GBDT)

同时,GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程,可以不用做特征标准化,也不用关心特征之间是否相互依赖,能很好的处理字段缺失的数据,健壮性好。使用场景 GBDT通常被应用在二分类、多分类以及排序等场景。例如,在个性化商品推荐场景...

数据诊断

基础统计分析 用于分析哪些字段适合作为模型特征,而缺失率高、取值异常的特征可以丢弃。异常行为分析 在 用户(user)/物品(item)/用户-物品对(pair)粒度下,对上下游行为计数,并统计转化率,并统计不同粒度下的异常率,以及上述统计指标的分布...

请求特征识别

代码 根据客户端请求的URL、请求方法、UserAgent、IP 等特征做不同的策略,以简单的封禁举例:async function handleRequest(request){ const url=new URL(request.url)/拒绝访问.txt或.mp4后缀名的请求 const extRegExp=new RegExp(/\....

请求特征识别

代码 根据客户端请求的URL、请求方法、UserAgent、IP 等特征做不同的策略,以简单的封禁举例:async function handleRequest(request){ const url=new URL(request.url)/拒绝访问.txt或.mp4后缀名的请求 const extRegExp=new RegExp(/\....

基础统计分析

常用于分析哪些字段适合作为模型特征,而缺失率高、取值异常的特征可以丢弃。默认会对数据导入的全部字段进行分析 当字段类型为 float,double 时,作为连续值统计其取值;当字段类型为 string,boolean 时,作为离散值统计其取值的频数;...

特征管理

良好的特征可以大幅提高模型的性能,而不相关或冗余的特征可能会干扰模型的学习过程,导致性能下降。特征工程可能包括选择最相关的特征、将原始数据转换为更适合机器学习算法的格式、创建从原始数据派生的新特征等。以下是一些常见的特征...

使用EasyRec构建推荐模型

RawFeature(连续值类特征)RawFeature类特征可以在 Designer 中先进行离散化(例如等频、等距或自动离散化),变成IdFeature。也可以直接在 feature_configs 中配置离散化区间。TagFeature(多值特征/标签类特征)TagFeature类特征格式...

召回配置

类型 是否必填 描述 Name string 是 召回的自定义名称,可以在 SceneConfs 中引用 RecallType string 是 引擎内置召回类型,枚举值,目前支持:●UserCollaborativeFilterRecall●UserTopicRecall●VectorRecall●UserCustomRecall●...

功能优势

SQL详解:CLOTHES_FEATURE_EXTRACT_V1 为商品特征提取的自定义函数,传入商品图片URL,提取商品特征向量,该向量可以用来商品检索和属性提取。对于常用的人脸特征提取、文本特征提取BERT模型以及服装特征提取也已经内置分析型数据库...

特征管理

特征管理介绍 OpenSearch推出了定制排序模型功能,特征管理可用于为定制排序模型添加所需的特征表,并支持创建、编辑特征名称、特征类型以及来源字段。添加特征表 创建 行业模板 之后,进入开放搜索 控制台 页面,左侧导航栏选择:...

FeatureStore公测版发布

中心化的特征管理和共享平台,用于组织、存储和管理AI训练中使用的特征 适用客户 对离在线一致性要求高,管理多个数据源的在线推荐,金融风控等场景的客户 新增功能/规格 特征平台可以方便的向多人、多团队共享特征,保证离线在线的一致性...

发布特征

本文介绍在管理控制台中发布特征的方法。说明 已发布的特征可以删除。前提条件 您已成功创建特征组...说明 如果您想在已发布特征特征组中新增特征,可单击该特征组右侧的 编辑,在 编辑特征组 面板中单击 新增特征,填写表单后单击 确定。

模型可视化

特征模式挖掘 该数据是模型根据训练数据的特征做分组,并展示每个分组的置信度、支持度和特征个数,以及分组中每个特征下的特征贡献度、特征中值和平均值。模型通常可以挖掘几十个模式,且每个模式有以下两个指标。置信度:符合该模式样本...

com.aliyun.opensearch.cava

用户可以使用这些特征库来计算查询词和文档的相关性,匹配查询请求与文档的标签并进行加权,获取文档的人气分等。类列表:功能类 类名称 类简介 TagMatch 匹配文档和请求中的标签 Util 提供了一系列常用的功能型函数,比如衰减函数,归一化...

com.aliyun.opensearch.cava

用户可以使用这些特征库来计算查询词和文档的相关性,匹配查询请求与文档的标签并进行加权,获取文档的人气分等。类列表:功能类 类名称 类简介 TagMatch 匹配文档和请求中的标签 Util 提供了一系列常用的功能型函数,比如衰减函数,归一化...

基于组件化EasyRec框架快速搭建深度推荐算法模型

可以为 block 关联一个 input_layer 对输入的 feature group 配置的特征做一些额外的加工,比如执行 batch normalization、layer normalization、feature dropout 等操作,并且可以指定输出的tensor的格式(2d、3d、list等)。注意:当 ...

部署Stable Diffusion应用FAQ

可以尝试在Stable Diffusion的WebUI界面中手动取消面部修复功能。为什么无法在线安装插件?容器镜像部署存在安全限制,不允许在线安装插件。您可以将插件下载到本地,然后通过管理后台上传到 extensions 目录。如果想通过WebUI界面使用...

数据处理

单击特征名,可以查看特征取值分布的统计。数据切分。解析后的数据帧,可以选择切分工具,按照自定义比例进行数据切分。帮助您自动划分训练集、验证集和测试集,划分时按照种子随机切分。单击 切分。单击 创建,得到拆分后的数据帧文件。

CC攻击防护最佳实践

如果存在以上请求特征可以直接封禁请求。user-agent不合理:例如,对于微信推广的H5页面,正常用户都应该通过微信发起访问,如果UA来自于Windows桌面浏览器(例如MSIE 6.0),则明显是不合理的。如果存在以上请求特征可以直接封禁请求...

FeatureStore概述

什么是FeatureStore FeatureStore是PAI平台下的特征平台管理工具,用于存储和管理机器学习特征。FeatureStore整合了阿里云上DataHub、Flink、Hologres、Graphcompute 等产品,为客户提供一整套的特征管理功能,包括从DataHub接收用户行为...

任务中心

FeatureStore 为您提供任务中心功能,记录了数据离在线同步、训练样本导出等任务的日志详细信息,您可以特征项目中的任务中心中查看当前项目的所有任务及任务状态。前提条件 已创建特征项目。操作详情请参见 新建项目。操作步骤 进入特征...

文本审核服务在决策引擎中的应用

您也可以将内容安全服务返回的标签转化为主体(即账号、设备、IP等)维度的风险特征进行防控,以提升主体的准确率和效率。应用场景 说明 内容安全文本审核服务在决策引擎中的应用 如果您已经完成决策引擎对接,则无需再次对接内容安全接口...

何时选择HASH分区

对于分布规则不明显的数据,并没有明显的范围查找等特征可以使用HASH分区,将数据分区列的值按照HASH算法打散到不同的分区上,将数据随机分布到各个分区。使用HASH分区的目的如下:使分区间数据分布均匀,分区间可以并行访问;根据分区键...

人脸特征算法上云

本文档用来指导厂商提供特征算法上云服务镜像,在保持算法独立性的前提下实现人脸特征下发。IoT门禁服务向设备下发人脸权限时默认使用图片的方式,核心原因是为了更好的兼容性,下发图片后由端侧设备计算人脸特征值。之所以采用这种方式,...

方案扩展

具体的用户特征分析可以依靠表格存储+MaxCompute。创建一个广告账号:新生广告。让这些具有新生特征的用户虚拟关注新生广告账号。用户侧看不到这一层关注关系。从七月份开始就通过新生广告账号发送广告。每个用户可能会有多个特征,那么就...

拓展组件

该图元的主要特征可以在数据中指定单个图标位置、图标图片、尺寸、颜色、表达空间、种类、数量关系。支持单个要素的选取。具有呼吸动画。不受光照影响。性能开销极小,可支持万级数据。属性名称 参数 说明 二维图标组件 配置资产 选择...

精排配置

模型配置 在精排阶段,一般会调用 EAS 上面的算法模型服务来获取得分,EAS 支持多种类型模型的部署,PAI-REC也支持不同模型的调用,包括 pmml、ps、alink、tensorflow、easyrec等,...如果不需要传特征可以配置成"ContextFeatures":["none"]

工作原理

针对文本的自动化、智能化分析应该具备以下特征可以高效地处理海量日志。可以定位日志中的异常情况,或者缩小需要排查的异常范围。提供可配置的参数使用户可以根据业务需求对日志文本分析进行定制化配置。针对上述特征,日志服务推出文本...

DeepFM算法

简介 DeepFM将深度学习模型(DNN)和因子分解机(FM)模型结合,同时支持学习低阶显式特征组合和高阶隐式特征组合,不需要人工做特征工程,常用于推荐系统或广告系统。输入通常有以下两类特征:类别特征(Categorical Feature):字符串...

分箱

通过分箱组件可以进行特征离散化,即将连续的数据进行分段,使其变为多个离散化区间。分箱组件支持等频分箱、等宽分箱及自动分箱。配置组件 您可以使用以下任意一种方式,配置分箱组件参数。方式一:可视化方式 在 Designer 工作流页面配置...

网格优化中心概述

通过探测节点的特征可以更好地理解节点所具备的支撑能力,例如可以根据Kernel版本判断是否支持eBPF的相关功能,根据是否支持AVX扩展指令集决定开启TLS加解密处理能力,或者判断是否提供了Device Plugin等。也就是说,通过检测Kubernetes...

人脸检测

说明 背景杂乱:复杂的背景可能会与面部特征混淆,影响检测结果 在图像中存在多个人脸时,相互之间可能会发生遮挡,检测算法的性能可能会下降。前提条件 已创建并获取AccessKey。具体操作,请参见 创建AccessKey。已开通OSS服务、创建存储...

如何设置数据特征中的最小值和最大值

可以设置 特征 为cpu_usage,取值范围 为0~100,分段 为10。设置完成后,模型将0~100划分为10个桶,各个数据点(CPU使用率指标的值)会落入对应的桶中。例如数据点为101时,超出最小值和最大值范围,模型将输出异常分数为1.0的异常事件,...

内容安全文本审核服务在决策引擎中的应用

将文本维度的风险转化为主体维度的风险特征可以将文本维度的风险转化为“主体”维度(账号、设备、ip等)的风险,提升处置的准确率及效率。例如,对于每个账号发送的广告类消息有一定容忍度,但超过限度则进行处罚。通过决策引擎透传...

什么是推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC

因为我们可以从客户埋点的日志开始数据分析,然后可以根据业务定制出特征工程、召回、排序的算法代码,引擎的配置文件,实验报表指标和统计代码。帮助客户轻松的搭建推荐系统,完善推荐场景,缩短推荐业务的建设和优化的周期。不管客户是...

2.3 门禁设备与手机蓝牙对接协议

每个具体的 characteristic 特征值才是 BLE 通信的主体,characteristic 特征可以理解为标签,通过这个标签可以获取和写入想要的内容。1.4.3 characteristic 属性 characteristic 的属性有以下几种:read,constant,write,write_no_...

访问列存数据

列存提供丰富的索引能力和数据分布特征可以有效加速计算过程中的数据定位与排布,通过SQL即可完成海量主键数据的增删改查。高吞吐 列存引擎吞吐能力支持水平扩展,提供每分钟TB级数据的读写能力。适用于车联网数据快速导入、模型训练数据...

用户分群介绍

自定义用户分群以用户的视角划分用户群体,您可以以具备某几种特征的用户(who)在某段时间(when)了某件事(what)为条件,将用户按需划分为不同的群组。移动分析服务(MAS)提供基于事件创建人群的能力,生产的人群可供智能投放等组件...

车联网数据存储处理方案

根据对车联网的业务特征的分析给出了为什么Lindorm作为一个数据存储为什么是车联网业务的合适选择。方案总览 Lindorm是一款适用于任何规模、多种模型的云原生数据库服务,支持海量数据的低成本存储处理和弹性按需付费,提供宽表、时序、...
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