人工神经网络

功能说明 人工神经网络组件支持使用人工神经网络算法对分类回归问题进行建模。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...

机器阅读理解预测

您可以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。本文为您介绍该组件的参数配置和使用示例。使用限制 支持运行的计算资源为DLC。可视化配置组件参数 输入桩 输入桩(从左到右)限制数据类型 建议上游组件 是否必选 输入保存的...

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...

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...

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...

离线批量预测

对实时性要求不高的业务场景,通常会使用模型对数据集进行周期性的批量离线预测。在Designer提供了支持离线预测的完整功能。本文为您介绍如何在Designer平台进行离线批量预测。在开发环境进行批量预测 Designer提供了多种预测组件,...

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,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,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...

上传与下载数据文件

上传的数据文件可以作为数据源进行模型训练和评估,模型训练完成后,您可以将得到的预测结果或者模型导出,用在其他应用程序系统进行服务部署。本文为您介绍如何在NotebookWebIDE页面上传与下载数据文件。注意事项 如果您上传数据...

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...

类目预测功能使用

流程介绍 温馨提示:图的内容必须都配置上,类目预测才会生效。流程演示 创建并训练类目预测模型 在左侧导航栏,进入排序配置->类目预测页面,点击“创建”,进入创建流程。进入创建流程后,需要填入模型名称,数据类型,商品ID,商品...

PAI-TF概述

PAI-TF是人工智能平台PAI为了追求更极致的深度学习训练效率,优化原生Tensorflow的内核并开发周边工具,推出的一款产品。PAI-TF拥有服务化、分布式调度、全局计算调度、GPU卡映射及模型在线预测等特点。警告 公共云GPU服务器即将过保下线,...

推荐解决方案综述

您可以通过自然语言处理中的Word2vec算法,将每个用户点击的多个Item作为一个句子,并对该Item序列进行清洗(例如,访问的Item属于同一个大类、访问的Item在同一个Session中或两次访问Item的时间间隔不超过30分钟),详情请参见 文本分析。...

机器阅读理解训练

您可以使用该组件训练机器阅读理解模型,针对给定的文档及问题,进行快速理解与问答,实现基于文档的智能问答。本文为您介绍该组件的参数配置与使用示例。使用限制 支持运行的计算资源为DLC。可视化配置组件参数 输入桩 输入桩(从左到右)...

Label Encoder

一、组件说明 Label Encoder是一种用于将离散分类变量转换为数值变量的编码方法。它将每个离散变量的取值映射到一个整数,从而将离散变量转换为连续变量。例如,一个有三个取值的离散变量“颜色”(红色、绿色、蓝色),使用Label Encoder...

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...

Designer使用案例汇总

发电场输出电力预测 介绍如何使用 Designer 预置的工作流模板,快速构建发电场输出电力预测模型。用户窃电识别 介绍如何通过 Designer 预置工作流模板,快速构建窃漏电用户的识别模型,以达到自动检查用户是否窃漏电的目的,从而大幅度降低...

类目预测干预词典

使用介绍 目前支持对训练出的类目预测模型进行人工干预。用户实现干预操作的过程与查询分析干预类似,通常有以下三步:1.创建干预词典。用户通过 控制台->功能扩展->词典管理,进入查询分析干预词典页后,点击页面右上角的“创建”。选择了...

横向LabelEncoder

一、组件说明 Homo Label Encoder是一种用于将离散分类变量转换为数值变量的编码方法,适用于横向联邦场景。它将每个离散变量的取值映射到一个整数,从而将离散变量转换为连续变量。例如,一个有三个取值的离散变量“颜色”(红色、绿色、...

机器阅读理解解决方案

步骤三:离线批量预测 在 Designer 平台上,使用机器阅读理解预测组件,基于海量篇章文本和问句,用微调好的机器阅读理解模型PAI提供的默认模型,进行批量离线预测答案抽取。步骤四:部署及调用模型服务 通过模型在线服务 EAS,您可以将...

配置Serverless应用公网私网访问

如果您需要通过公网私网访问Elasticsearch Serverless(简称ES Serverless)服务的应用或应用的Kibana,需要开启并配置Serverless应用及Kibana的公网私网访问。开启公网访问需要设置访问白名单,开启私网访问需要为应用关联终端节点并...

2021年10月12日 产品更新动态

功能模块 亮点解释 预测式外呼 主要模块:任务管理、统计报表、调度模型、计费 位置:批量外呼-预测式外呼 新增【预测式外呼】批量任务类型,支持针对客户名单,发起预测式外呼任务,有效提升客户拨打效率。用户需要对任务名称、时间、模式...

什么是人工智能平台PAI

阿里云人工智能平台PAI(Platform For AI),提供一站式的机器学习解决方案。本文为您介绍什么是人工智能平台PAI。什么是机器学习 机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识、统计学知识、近似理论知识和复杂算法知识,它使用计算机...

心脏病预测

右键单击画布预测,在快捷菜单,单击 查看数据>预测结果输出,即可查看模型预测结果。查看模型效果。右键单击画布的 二分类评估,在快捷菜单,单击 可视化分析。在 二分类评估 对话框,单击 指标数据 页签,即可查看模型评估指标...

知识图谱场景

应用举例 假如我们现在有了《权力的游戏》里各个人物的信息和人物的相互关系(以坦格利安家族为例),如:阿里云图数据库服务GDB目前支持的图模型是属性图,属性图将存储的基本元素分为点(Vertex)、边(Edge)和属性(Property),每个...

服务在线调试

以心脏病预测案例的 逻辑回归二分类 模型为例,说明如何构造请求数据。逻辑回归二分类模型为PMML模型,生成的模型文件特征数据包括 sex、cp、fbs、restecg、exang、slop、thal、age、trestbps、chol、thalach、oldpeak 和 ca。则请求数据...

预测

使用Designer的传统数据挖掘算法得到的模型,如果没有同名配套的预测组件,通常都可以采用这个通用预测组件来做预测。该组件的输入为训练模型和预测数据,输出为预测结果。组件配置 您可以使用以下任意一种方式,配置预测组件参数。方式...

智能圈选人群

PAI为您提供智能圈选人群功能,您可以通过 策略训练任务 选择使用内置的智能算法,对人群数据(训练数据)进行训练,生成圈选策略,再基于圈选策略通过 人群圈选任务 对人群数据(预测数据)进行智能筛选过滤,产出目标人群数据。...

概述

SQLML是MaxCompute提供的应用机器学习能力的SQL语言入口。MaxCompute SQLML在底层依赖 人工智能平台 PAI 平台做模型创建、预测、评估等操作。本文为您介绍SQLML的功能、支持的机器学习模型、支持的预测模型函数和评估模型函数。功能介绍 ...

IForest异常检测

IForest异常检测使用sub-sampling算法,降低了算法的计算复杂度,可以识别数据的异常点,在异常检测领域有显著的应用效果。本文为您介绍IForest异常检测的参数配置。组件配置 您可以通过以下任意一种方式,配置IForest异常检测参数。方式...

PAI-EasyVision简介

PAI-EasyVision(视觉智能增强算法包)提供多种模型的训练及预测功能,旨在帮助计算机视觉应用开发者方便快捷地构建视觉模型并应用于生产。随着深度学习技术的快速发展,计算视觉技术已经跨入大规模商业化应用阶段。对于视觉AI应用开发者而...

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...

应用场景

本章节介绍FPGA云服务器的典型应用场景。直播实时视频转码 阿里云异构GPU/FPGA服务器重点支持2019年双11猫晚直播的实时视频转码,以高画质、低带宽、高分辨率、实时的综合优势服务猫晚当天直播业务4K、2K、1080P等各个分辨率的转码。其中...

CREATE MODEL

Lindorm AI引擎支持通过Lindorm SQL创建AI模型,对宽表引擎时序引擎的数据进行建模分析。您可以根据业务场景,在CREATE MODEL语句设置推理任务类型、配置任务参数,创建不同类型的模型,例如文生图、检索问答、时序预测等模型。引擎...

模型创建

Lindorm AI引擎支持导入预训练AI模型,对数据库内的数据进行分析和处理对时序数据进行建模,执行时序分析类任务。语法 CREATE MODEL model_name FROM {table_name|(select_statement)|model_file_path|huggingface_repo|modelscope_repo}...

拒绝推断

两阶段法 两阶段法(Two-Stage)除了需要前置评分卡模型的预测分值(AcceptRejectScore),还需要一个前置模型预测样本被接受拒绝的概率(GoodBadScore),两阶段法通过拟合AcceptRejectScore和GoodBadScore的线性关系,修正前置评分卡...

组件参考:所有组件汇总

自然语言处理 文本摘要预测 该组件旨在从冗长、重复的文本序列抽取、精炼总结出其中的要点信息,新闻标题摘要是文本摘要的一个特例。您可以使用文本摘要预测组件,调用指定预训练模型对新闻文本进行预测,从而生成新闻标题。文本分类...

服务部署:Designer

一键部署模型服务 说明 使用 Designer 训练获得的模型也支持使用命令行方式部署为在线服务,例如:使用EASCMDDSW进行部署,详情请参见 服务部署:EASCMD&DSW。登录 PAI控制台,并进入Designer已创建的工作流页面。以创建心脏病预测案例...

基于回归算法实现农业贷款发放预测

线性回归是数理统计的回归分析方法,可以确定两种两种以上变量之间相互依赖的定量关系。Designer预置了线性回归算法模板,便于您通过农业贷款的历史发放情况,快速实现贷款发放预测。本文为您介绍Designer线性回归算法预置模板的具体...

开发流程

调度参数支持的格式 时间属性配置说明 ④ 任务管理支持将Designer的实验数据自定义任务的执行信息记录到PAI提供的任务管理服务,从而便于进行任务间的实验比较。任务管理 ⑤ 模型管理模块统一管理训练完成的模型,直接对接模型在线服务...
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