本文将向您介绍 PolarDB for AI 在游戏领域用户行为预测的客户最佳实践。通过用户行为分析帮助某SLG游戏提升出海效率 背景 某游戏公司客户特别重视广告买量和用户运营方面的数据建设和 算法优化，百分点位 的算法效果提升带来的业务收益便...
在广告点击预测、游戏用户付费或流失预测以及邮件自动分类等数据挖掘场景中，通常需要基于历史数据训练出用于分类的模型，以便预测后续行为。您可以使用 云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版 Spark，通过LightGBM工具基于GBDT模型实现数据...
可以：提升模型在特定行业/业务表现 降低模型输出延迟 抑制模型幻觉 对齐人类的价值观或偏好 使用调优后的轻量级模型替代规模更大的模型 模型在调优过程中，会学习训练数据中的知识、语气、表达习惯、自我认知等业务/场景特征。也由于已经...
仅面向已付费客户开放，不在面向新客户售卖 给客户贴标签是数字营销中常用的做法，合理准确的客户标签有利于企业深入理解和认知客户。通过分析客户的兴趣、社交行为等标签，可以更好的为多元化的营销活动开展进行有效的数据支撑。如果需要...
训练流程与代码实现 整个训练流程在数据库内部自动完成，PolarDB for AI 会读取您指定的 train_data 表，根据您设置的参数，聚合样本、生成标签，并应用 aliboost 算法进行迭代学习，最终将训练好的模型元数据持久化存储。polar4ai*/CREATE...
智能化内容爬取：新型的“AI爬虫”能更智能地模拟人类行为，大规模抓取受版权保护的内容用于训练其他模型或商业用途，给内容原创者带来巨大损失。具体方案 AI基础设施与应用安全方案 围绕系统安全、数据安全、网络安全、身份安全、应用安全...
行为表：每个分区中只保留对应小时的增量数据，因此减小行为表的生命周期，将会影响推荐引擎的训练数据集，可能会影响推荐效果。根据算法策略，用户表、物品表需保留至少最近24个小时的分区，行为表需保留至少最近1小时的分区，删除这些...
PAI提供了特征编码、模型训练及模型评估全套功能，您只需要抽取异常行为特征，并对其进行标记，即可快速构建异常指标监控模型。背景信息 用户系统中的异常数据（例如运维系统的CPU消耗突然增高或某平台突然产生大量不良信息）属于平台异常...
3、在热搜与底纹页面的列表页中找到刚创建的状态为“待训练”的模型，点击训练：4、训练完成后可通过热搜效果预览查看效果：热搜效果预览：底纹效果预览：注意：热搜的效果预览，弹框每次返回的10个推荐的热搜词，最多20组推荐的热搜词。...
1.构建包含训练基础环境的实例镜像 本文将以单机单卡场景下，使用Swift训练框架对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型进行自我认知微调为例，进行步骤说明。首先需创建包含训练环境及依赖的实例并制作镜像，作为伸缩组实例的启动镜像，以提升...
数据集 pai_online_project.rec_sln_demo_behavior_table 字段名 类型 描述 request_id BIGINT 埋点ID/请求ID user_id BIGINT 用户唯一ID exp_id STRING 实验ID page STRING 页面 net_type STRING 网络类型 event_time BIGINT 行为时间 ...
数据分析Data Frame Analytics 离群值检测Outlier detection unsupervised 用聚类分析和异常检测算法训练任务，用于快速检测数据中的异常点或异常行为。回归Regression supervised 回归预测数据集中的数值。分类Classification supervised ...
对于货品推荐，若需要通过算法模型训练得到商品类目之间的关联关系，可以将类目做为行为数据集的行为对象（行为对象属性、行为对象属性值、行为对象属性值ID分别记录“类目”、类目名称、类目ID），将类目作为商品标签数据集的数据内容，...
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。...
模型做出的所有判断都是依据从这个训练数据集中学到的知识，因此它不可能做出它认知外的判断。常见的用户遇到的问题如：我需要从一句话中抽出一个金额，于是我标注了500句包含这个金额的句子。但是我测试模型效果时可以使用一整篇文章吗？...
我们根据长期的推荐系统实践，提出利用离线历史行为数据、用户和物品特征数据来 模拟 计算出实时特征，得到特征和训练样本，在线上服务的时候用Flink统计真实的实时特征供模型打分使用，充分使用历史数据跳过实时特征积累的过程，能够离线...
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：...
FeatureStore作为PAI产品中心化的数据管理和共享平台，用于组织、存储和管理机器学习和AI训练中使用的特征数据。FeatureStore可以方便地向多人、多团队共享特征，保证离线在线特征数据的一致性，并提供高效的在线特征访问。什么是...
Label表是模型训练时Label所在的表，带有模型训练目标和特征实体的JoinId。在推荐场景中一般是由行为表通过group by user_id/item_id/request_id等操作得到。Label表示例（点击查看详情）以下为创建一个示例Label表的建表语句，您可以参考...
本文介绍如何在 云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版 中，利用SQL语言快速部署BST（Behavior Sequence Transformer）模型执行机器学习任务，包括从数据加工、模型创建、训练到最终的评估与预测的整个流程。使用场景 您可以通过SQL查询快速...
本文介绍如何在 云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版 中，利用SQL语言快速部署BST（Behavior Sequence Transformer）模型执行机器学习任务，包括从数据加工、模型创建、训练到最终的评估与预测的整个流程。使用场景 您可以通过SQL查询快速...
其中：A品牌认知（Awareness）、I品牌兴趣（Interest）、P品牌购买（Purchase）、L品牌忠诚度（Loyalty）。且在不同的时间段，用户的相关行为不同，亲密度阶段可能发生转化。Quick Audience的AIPL模型是基于 用户行为表 创建的，可以用于...
算法模型训练成功后，您可以使用算法模型进行回购预测，得到用户的未来N天购买概率。说明“未来N天”是指以算法模型使用的行为数据集的最近行为时间为基准，从该天起的未来N天，N的取值已在创建算法模型时设置。例如：今天是20210910，行为...
在这种循环下，训练集和测试集与监督学习独立同分布的假设相去甚远，同时系统层面上缺乏有效探索机制的设计，可能导致模型更聚焦于局部最优。在用户行为稀疏的场景下，数据循环问题尤其显著。问题的本质：有限的数据无法获得绝对置信的预估...
其中：A品牌认知（Awareness）、I品牌兴趣（Interest）、P品牌购买（Purchase）、L品牌忠诚度（Loyalty）。且在不同的时间段，客户的相关行为不同，亲密度阶段可能发生转化。Quick Audience的AIPL模型是基于行为数据集或客户统计数据创建的...
算法模型训练成功后，您可以使用算法模型进行复购预测，得到用户的未来N天购买概率。说明“未来N天”是指以算法模型使用的行为数据集的最近行为时间为基准，从该天起的未来N天，N的取值已在创建算法模型时设置。例如：今天是20210910，行为...
当您的训练数据集和预测数据集不完全一致时，您需要为待圈选用户准备特征数据，即用户基础信息（user）、物品基础信息（item）、用户行为（behavior）和运营记录（operation）4张维表数据，具体格式要求，详情请参见 策略训练任务输入数据...
算法模型训练成功后，您可以使用算法模型进行货品推荐，得到用户的TopN推荐商品或用户针对某一指定商品的偏好指数。新建推荐任务 说明 新建推荐任务时将使用状态为训练成功的唯一算法模型，请确保本空间当前有训练成功的算法模型，否则不能...
强化学习优化 使用近端策略优化（PPO），根据奖励模型输出调整模型行为，这一环节几乎不需要人工标注。这三个阶段构成了ChatGPT的完整训练循环，并持续迭代优化。尽管与预训练相比，人工标注的需求量较小，但其质量和数量对最终模型性能的...
智能标签 优势 阿里云媒体处理 标签体系完善 综合优酷、土豆、UC等海外平台的PGC、UGC视频内容进行学习、训练，提供最全面的视频标签体系。多模态融合 提供视觉、文字、语音、运动行为等多模态信息分析技术，可进行自适应融合分析，提高...
这种方法可能会发现一些认知程度无法理解的高分（如典型的啤酒和尿不湿关联）。本着可解释性强+实时反馈层体验优化的初衷与实践演练，这里我们选用最能体现商品/内容属性的特征即类目属性，做进一步的收敛。如，上图被加购的商品：【张云雷...
AIPL用户分析：将人群分为认知、兴趣、购买、忠诚四个阶段，洞察各类用户的人数和相应的变化趋势，实现品牌人群资产定量化、链路化运营。AIPL流转分析：分析指定时间段内AIPL模型中各类用户的转化、流失情况，精准把握各阶段人群分布，实现...
起始日期的认知人数等于仍保持为认知的人数，加上认知的用户转化量（即从认知转化为兴趣、忠诚、购买的人数），再加上认知流失的人数之和。单击数据条，可以将相应的转化用户创建为受众。如下图所示，输入受众名称、备注，选择受众保存的...
起始日期的认知人数等于仍保持为认知的人数，加上认知的用户转化量（即从认知转化为兴趣、忠诚、购买的人数），再加上认知流失的人数之和。单击数据条，可以将相应的转化用户创建为人群。如下图所示，输入人群名称、备注，设置是否公开为...
配置信息 定时任务：默认开启并每天训练一次，也可以编辑定时任务，自定义训练周期。数据校验 数据完整度状态包含 数据可用、数据异常。完整度报告显示当前应用的完整度等级，具体 完整度等级 可见：数据完整度 介绍 晋升条件 l0 表示数据...
训练任务有如下几个状态：排队中 训练中 训练完成 训练失败 超时终止（任务处于"超时终止"状态时，您可以通过点击任务卡片右上方的"重启"按钮来继续训练）在训练任务详情页中，左下角展示的是LoRA保存点（Checkpoint）信息，每个LoRA保存点...
MNIST手写图像训练集 train-labels-idx1-ubyte.gz train-images-idx3-ubyte.gz t10k-labels-idx1-ubyte.gz t10k-images-idx3-ubyte.gz OSS Bucket存储文件示例 通过ossfs实现读写 由于写checkpoint是顺序追加写行为，因此可以选择ossfs 1.0...
MNIST手写图像训练集 train-labels-idx1-ubyte.gz train-images-idx3-ubyte.gz t10k-labels-idx1-ubyte.gz t10k-images-idx3-ubyte.gz OSS Bucket存储文件示例 通过ossfs实现读写 由于写checkpoint是顺序追加写行为，因此可以选择ossfs 1.0...
AIPL用户分析：AIPL模型将用户分为认知、兴趣、购买、忠诚四个阶段，洞察各类用户的人数和相应的变化趋势，实现品牌用户资产定量化、链路化运营。AIPL流转分析：分析指定时间段内AIPL模型中各类用户的转化、流失情况，精准把握各阶段用户...
本文为您介绍分布式训练（DLC）完整的使用流程。在模型训练阶段，您可通过DLC发起大规模的分布式训练任务。具体使用流程如下：提交训练任务前，需要完成以下准备工作：准备资源 支持使用灵骏智算资源（用于大模型的训练任务）和通用计算...