监督学习怎么安装-监督学习怎么安装文档介绍内容-阿里云

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...

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...

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...

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...

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 ...

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 ...

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...

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...

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...

认识MaxCompute Studio

后续步骤：安装并配置MaxCompute Studio 现在，您已经学习了MaxCompute Studio的功能界面和常用的应用场景，您可以继续学习如何安装并配置MaxCompute Studio，具体流程如下：安装IntelliJ IDEA MaxCompute Studio是集成在IntelliJ IDEA工具...

安装AIACC-Training

方式三：安装配有AIACC-Training的Docker镜像您可以下载已安装了AIACC-Training的Docker镜像，该镜像内已安装CUDA、Python 3、深度学习框架和最新的AIACC-Training软件等，能够帮助您快速部署深度学习环境，管理不同的CUDA环境，并通过...

命令行使用说明

还可以便捷地为集群安装深度学习环境，在集群运行代码，查看运行日志以及释放资源。前提条件客户端已安装Python 3.6或以上版本。说明您的ECS实例、本地机器、阿里云Cloud Shell工具等均可以作为客户端安装FastGPU来构建人工智能计算任务...

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...

功能概述

功能简介自学习模型生产平台，简称自学习，是基于阿里巴巴视觉智能技术实践经验，面向AI...自学习平台基于达摩院的图像算法积累，结合AutoML、自监督和迁移学习等技术，能够基于较少的数据构建高效的模型，获得出色的算法效果和运行性能。

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...

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...

SDK概述

使用NLP自学习平台功能需要您同时安装NLP自学习平台SDK和阿里云核心库。以Java SDK为例，您需要下载aliyun-java-sdk-core以及aliyun-java-sdk-nlp-automl。SDK列表下表提供了NLP自学习平台支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新...

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...

Python SDK

获取SDK pip install aliyun-python-sdk-core#安装阿里云 SDK 核心库 pip install aliyun-python-sdk-nlp-automl#安装NLP自学习平台SDK 说明：阿里云账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM用户进行API...

快速使用

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...

安装Docker并使用（Linux）

如果您需要在云服务ECS上安装Docker，可使用阿里云提供的Docker镜像源快速部署。本文主要介绍如何基于Alibaba Cloud Linux和CentOS镜像安装Docker、使用Docker制作镜像和部署docker-compose，以便更高效地构建、部署和管理应用程序。准备...

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...

教育培训行业

学生课堂学习的软件与本地安装后的不一致，增加学习难度练习成果检验难：学生感觉学会了，但是无法确认操作是否正确方案介绍无影云电脑针对教育培训行业，推出“云+网+端”融合的云实训解决方案，针对不同场景为用户打造随时随地的个性...

求解器SDK下载和安装

最新版求解器SDK和控制台SDK下载和安装方法。重要下载表示您确认已阅读并接受优化求解器的《服务试用条款》协议。1.下载最新版 V0.x版本和V1.x版本的API大部分都不一样，使用时请注意查看对应版本的API文档。当前最新版本：V1.2.0 ...

配置 FL 项目

前提条件在配置 FL 项目前，请确认您已经完成了以下操作：确认已安装、部署节点并完成节点间的授权，并确认该节点使用的引擎类型包含联邦学习引擎。关于如何安装、部署和授权节点，请参见隐私计算节点。确认已新增 FL 项目所需的数据表。...

C++

videorecog 视频分割 videoseg 自学习 viapi-regen 编译安装C++ SDK 本文以分割抠图（imageseg）为例，演示如何使用C++ SDK调用开放视觉API能力。获取AccessKey，具体操作，请参见创建AccessKey。安装 aliyun-openapi-cpp-sdk。此处以在...

通过Kubeflow Pipelines创建工作流

操作步骤本文以使用KFP SDK和KFP Arena SDK构建一个机器学习工作流为例，安装Python SDK、编写并提交工作流均在Notebook环境下进行。关于KFP SDK的更多信息，请参见 Introduction to the Pipelines SDK。安装Kubeflow Pipelines。未安装云...

Tesla或GRID驱动安装指引

重要部分实例规格例如gn7s实例（GPU卡为A30）安装驱动后，仅适用于深度学习、AI、科学计算等通用计算场景，不支持图形加速/渲染场景。驱动安装指引根据实例类型和操作系统选择所需安装的驱动类型和安装方法。实例类型如下：GPU计算型实例...

教育实训

客户痛点学习门槛高，线下准备环境浪费时间，复杂软件安装繁琐，远程指导人力消耗大学习效果差，教与练脱节，互动性差，缺少老师临场指导线下培训教室，设备利用率低，随着课程变化还需要经常更换设备，投资回报率低运维效率低，设备...

Databricks Runtime

用于机器学习的Databricks Runtime（敬请期待）Databricks Runtime ML是Databricks Runtime的变体，它添加了多个流行的机器学习库，包括TensorFlow，Keras，PyTorch和XGBoost。用于基因组的Databricks Runtime（敬请期待）用于基因组的 ...

组件概述

具体操作，请参见安装云原生AI套件。控制台配置组件配置集群支持情况配置项配置说明组件名称及说明命名空间 ACK集群Pro版 ACK Serverless集群Pro版 ACK Edge集群Pro版弹性是否开启弹性训练或弹性推理功能。更多信息，请参见 ...

在GPU计算型实例中安装Tesla驱动（Windows）

在深度学习、AI等通用计算业务场景下，安装了Tesla驱动的GPU才能发挥高性能计算能力。本文为您介绍为Windows系统的GPU计算型实例手动安装Tesla驱动的方法。操作步骤说明本文适用于所有Windows系统GPU计算型实例，更多信息，请参见 GPU...

在GPU计算型实例中安装Tesla驱动（Linux）

在深度学习、AI等通用计算业务场景或者OpenGL、Direct3D、云游戏等图形加速场景下，安装了Tesla驱动的GPU才可以发挥高性能计算能力，或提供更流畅的图形显示效果。如果您在创建GPU计算型实例（Linux）时未同时安装Tesla驱动，则需要在创建...

安装云原生AI套件

云原生AI套件支持安装在ACK Pro版集群、ACK Serverless集群Pro版、ACK Edge集群Pro版，且集群版本为1.18及以上。本文介绍如何安装云原生AI套件，以及如何安装配置云原生AI运维控制台和开发控制台。前提条件已创建ACK Pro版集群、ACK ...

机器学习边缘推理

Link IoT Edge支持以边缘应用的方式，将云端的机器学习模型部署到边缘端，并在边缘端执行机器学习推理（ML Inference）。此功能非常适用于在边缘端处理实时性强、数据量大的服务（例如计算机视觉识别）。前提条件在树莓派4B（Raspberry Pi...