模型训练
如果您的分类问题为单标签分类问题（即每一个样本都只有一个标签与之相对应），这时“预测的总样本数”与“所有类别的总样本数”是一样的，所以整体的精确率和召回率是一样的，导致 F1 值也跟精确率和召回率一样。如果您的分类问题为多标签...
模型管理
1.单模型详情 模型在产出的同时上传的数据会按照8:2的比例拆分为训练集和测试集 20%的...模型列表 呈现公有云平台上的所有模型，可对模型进行新增、删除、下载配置文件、查看等操作 展示单个模型的名称、状态、mAP值、精确率和召回率等信息
模型训练
文本关系抽取-模型训练。完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...进入创建模型后，通过自学习平台，您无需关心任何模型的实现细节，只要选择相应的模型就可以开始训练。首先请填入模型的名称。...F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...进入创建模型后，通过自学习平台，您无需关心任何模型的实现细节，只要选择相应的模型就可以开始训练。首先请填入模型的名称。在模型类型处，我们提供了...F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...进入创建模型后，通过自学习平台，您无需关心任何模型的实现细节，只要选择相应的模型就可以开始训练（当前只有一种默认模型可选，后续可能增加）。...F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...进入创建模型后，通过自学习平台，您无需关心任何模型的实现细节，只要选择相应的模型就可以开始训练（当前只有一种默认模型可选，后续可能增加）。...F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
通用联邦学习模板
F1得分是精确率和召回率的调和平均数。AUC：用于评估二分类模型性能的一种常用指标，取值范围在0.5到1之间，AUC越大表示模型性能越好。KS值：是用于衡量二分类模型区分度的指标，常用于评估信用风险、反欺诈等领域。KS值的取值范围在0到1...
表格信息抽取
F1值：综合评价指标（F1-Measure），为精确率和召回率的加权调和平均，常用于评价分类模型的好坏。表格指标 精确率：算法模型当前类型字段精确率（Precision），未经规则后处理修正，为被识别为正类别的样本中，真实为正类别的概率，即当类...
表格信息抽取
F1值：综合评价指标（F1-Measure），为精确率和召回率的加权调和平均，常用于评价分类模型的好坏。表格指标 精确率：算法模型当前类型字段精确率（Precision），未经规则后处理修正，为被识别为正类别的样本中，真实为正类别的概率，即当类...
长文档信息抽取
F1值：综合评价指标（F1-Measure），未经规则后处理修正，测试集中为精确率和召回率的加权调和平均。调优建议：如何进行模型调优？明确任务类型符合功能范围，以及数据质量尽可能清晰端正。数据标注需要将识别字段逐一标注完整，标注框尽量...
长文档信息抽取
F1值：综合评价指标（F1-Measure），未经规则后处理修正，测试集中为精确率和召回率的加权调和平均。调优建议：如何进行模型调优？明确任务类型符合功能范围，以及数据质量尽可能清晰端正。数据标注需要将识别字段逐一标注完整，标注框尽量...
模型评测
rouge-1-f(F-score)：精确率和召回率的调和平均数。rouge-2-p(Precision)：系统摘要中的bigrams与参考摘要中的bigrams匹配的比例。rouge-2-r(Recall)：参考摘要中的bigrams在系统摘要中出现的比例。rouge-2-f(F-score)：精确率和召回率的...
针对有异常标签的数据创建智能巡检任务
macro_f1 精确率和召回率的调和平均值。计算公式：F1=2*(precision*recall)/(precision+recall)。此处采集Macro Average宏平均方式，具体是在计算均值时使每个类别具有相同的权重，最后结果是每个类别指标的算术平均值。precesion 精确率。...
针对无标签数据创建智能巡检任务
macro_f1 精确率和召回率的调和平均值。计算公式：F1=2*(precision*recall)/(precision+recall)。此处采集Macro Average宏平均方式，具体是在计算均值时使每个类别具有相同的权重，最后结果是每个类别的指标的算术平均值。precesion 精确率...
单据票证信息抽取
单字段-检测F1值：综合评价指标（F1-Measure），未经规则后处理修正，为字段检测框精确率和召回率的加权调和平均，常用于评价检测模型的好坏。单字段-准确率：算法模型字段识别准确率（Accuracy），未经规则后处理修正。即测试集中该字段中...
单据票证信息抽取
单字段-检测F1值：综合评价指标（F1-Measure），未经规则后处理修正，为字段检测框精确率和召回率的加权调和平均，常用于评价检测模型的好坏。单字段-准确率：算法模型字段识别准确率（Accuracy），未经规则后处理修正。即测试集中该字段中...
自学习平台使用流程
4.2 模型查看 您可以查看模型的相关评估指标，主要有精确率、召回率和F1值；同时，您也可以新增模型版本，进行版本管理。重要 注意：如果训练数据在100份以内，模型效果可能欠佳，且评估指标波动较大，基本无参考意义。若需要良好稳定的...
2022年1月6日 V5.3产品更新通告
FAQ模型优化 平均准确率和召回率提升5%左右。具体更新能力如下：引擎问答阈值配置【入口】机器人管理-问答策略管理-引擎问答阈值配置 重听产品化【入口】外呼导航机器人管理-问答策略管理-重听话术配置 重听作为语音场景下，当用户没听清...
API概览
人工审核 接口 说明/green/image/manual/asyncScan 如果您对识别结果的准确率和召回率要求非常高，可以调用图片人工审核功能。green/video/manual/asyncScan 如果您对识别结果的准确率和召回率要求非常高，可以调用视频人工审核功能。green...
车辆物流识别
驾驶证的总体准确率和召回率在95%以上。（示例图片信息已做脱敏处理，具体结果以API测试为准）车辆vin码识别 读光车辆识别代码（VIN）识别，用于进行车辆质检检查、车辆登记等场景。（示例图片信息已做脱敏处理，具体结果以API测试为准）面...
模型评测
示例中展示了关于模型的 Accuracy（正确率）、Precision（准确率）、Recall（召回率）、F1_score（准确率和召回率的平均值）、ROC曲线（受试者工作特征曲线，即Receiver Operating Characteristic Curve）及 AOC（ROC曲线下面积，即Area ...
DescribeEmptyNumber-手机号空号检测
当前评估的准确率和召回率约为 95%左右。调用时请注意差别。使用本接口前，请登录号码百科控制台，在 标签广场 页面，找到对应的标签，单击 申请开通，填写申请资料，审批通过后即可使用。QPS 限制 本接口的单用户 QPS 限制为 100 次/秒。...
光伏发电异常检测提效
业务价值 仍以10 MW村级光伏电站为例，有智能算法的协作，基于85%准确率和召回率运算，假设200个逆变器有10个发电效能异常，算法将上报10~12个左右的可能异常的逆变器。运维人员优先关注这部分逆变器，可以大大提高运维效率和问题解决速度...
智能质检应用说明
基于达摩院先进的语音识别和自然语言理解技术，以及算法模型优化的效果，质检规则准确率和召回率可达90%。另外，产品内置6个质检方案模板，包含电商、金融、地产、运营商、能源热力行业以及通用模板，含200+质检规则，以帮助企业快速冷启动...
文本人工审核
内容安全除了提供机器识别服务外，还提供纯人工审核服务，如果您对识别结果的准确率和召回率要求非常高，请使用人工审核功能。说明 使用该服务前，请联系我们的商务经理，进一步确定审核标准与内容范围。调用该接口不会返回机器识别结果，...
向量动态量化
quantize_type 当前可选值如下：DT_VECTOR_INT8：将Float32向量量化为INT8类型 性能和召回率参考 基于1百万768维数据集 DashVector规格：P.large 度量方式：cosine topk：100 量化策略 索引比 QPS 召回率 无 100%495.6 99.05%DT_VECTOR_INT...
2021年3月18日 V4.3.0产品更新预告
重构FAQ匹配逻辑，提升了FAQ匹配的召回率和准确率；升级FAQ数据测试和正式环境隔离，和全局发布操作，支持了知识编辑后的统一发布，让线上对话效果更稳定；优化FAQ编辑和相似问编辑交互，操作更方便；查看详情：FAQ管理 2、对话工厂升级：...
小程序场景
实体识别——电商行业中主要识别品牌、品类、款式、风格等实体类型，提高召回率和准确性，排序-类目预测——根据查询词预测用户想要查询哪个类目的结果，结合排序表达式，使得更符合搜索意图的结果排序更靠前。两轮相关性排序——第一轮为...
Centauri对比
query数量:100000000,向量分隔符:~输出表信息 表名:output_table_pailitao_binary_centauri,分区:20210712 行列信息 行数:50,列数:4,每列索引doc数量:25000000 是否清楚Volume索引:false 是否进行Autotuning Normal训练参数和召回率:...
向量检索
以人脸512维向量为例，AnalyticDB MySQL 向量检索提供百亿向量100 QPS、50毫秒响应时间约束下99%的数据召回率和两亿向量1000 QPS、1秒响应时间约束下99%的数据召回率。结构化和非结构数据的融合查询 支持 KNN和RNN融合查询，例如：比较一批...
普通模式下实现ECS绑定多EIP
步骤二：为辅助弹性网卡分配多个辅助私网IP 通过在一张辅助弹性网卡上分配多个辅助私网IP地址，可以实现 ECS 实例的高利用率和负载故障时的流量转移。登录 ECS管理控制台。在左侧导航栏，选择 网络与安全>弹性网卡。在页面左侧顶部，选择...
多分类评估
一、组件说明 多分类模型的评估任务，可以输出准确率、召回率值等。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 标签字段 样本的label标签，用于当做Ground Truth，用于评估。单选。预测结果详情列 每个label及其对应的概率值。若需要计算AUC...
TairVector性能白皮书
为了直观地展示索引参数如何影响查询性能，以下为以Sift数据集为例（FLOAT32，不开启AUTO_GC），QPS和召回率随着参数M和ef_search的变化趋势。可以看到，随着M和ef_search的增加，QPS下降，召回率上升。说明 您在使用过程中可以根据需求...
横向多分类评估
一、组件说明 横向多分类模型的评估任务，可以输出准确率、召回率值等。支持使用单方或多方联合数据，评估横向多分类模型。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 标签字段 样本的label标签，用于当做Ground Truth，用于评估。单选。...
高维向量相似度搜索（pgvector）
ivfflat.probes 的值越大，查询结果的召回率越高，但是查询的速度会降低，根据具体的应用需求和数据集的特性，lists 和 ivfflat.probes 的值可能需要进行调整以获得最佳的查询性能和召回率。说明 如果 ivfflat.probes 的值与创建索引时指定...
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。在训练过程中，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...
云监控
召回率：向量服务的召回率，表示向量召回的召回结果占实际向量召回结果的百分比。如智能引擎召回的100个结果中，有90个在向量距离最短的100个结果集中，则召回率为90%。表相关监控 增量qps：detail表的增量qps。增量延迟：detail表增量延迟...
表指标
数据节点包含每秒请求数、请求耗时、获取返回字段耗时、返回结果数、向量召回率、向量索引查询耗时 指标项 含义 每秒请求数 每秒请求的次数 请求耗时 请求表数据所耗费的时间 获取返回字段耗时 获取返回字段所耗费的时间 返回结果数 返回...
功能优势
高维向量数据的高准度和高性能 以典型的人脸512维向量为例，分析型数据库MySQL版向量分析提供百亿向量100 QPS、50毫秒响应时间（RT）约束下99%的数据召回率；两亿向量1000 QPS、1秒 RT约束下99%的数据召回率。结构化和非结构化混合检索 ...
人工神经网络
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）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您