模型压缩是指通过各种技术和方法减少机器学习模型的大小和计算复杂度，同时尽量保持其预测性能的过程。随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大，模型压缩变得尤为重要，尤其是在资源受限的环境中，可有效减少存储和计算资源的使用。简介 ...
您创建MaxCompute项目并开通机器学习服务后，即可通过机器学习平台的算法组件对MaxCompute数据进行模型训练等操作。更多 人工智能平台 PAI 信息，请参见 机器学习PAI。实时数仓Hologres Hologres是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据...
EMR作为阿里云平台上的全托管大数据处理服务，集成了Apache Spark，使得用户能便捷地在云环境搭建、管理和使用Spark集群，并进行大规模数据处理、实时计算、机器学习任务以及图形处理等。使用限制 只有以下类型的DSW实例支持连接到EMR集群...
新增说明 创建并配置机器学习任务 2022年03月03日 支持PAI Designer任务的运维与监控 运维中心的细分类型新增PAI_DESIGNER，同时支持对PAI Designer任务配置监控报警规则。更新说明 周期任务通用说明 手动任务 周期实例通用说明 手动实例 ...
automl create hpo-config exp_service.yml-workspace_id YOUR_WORKSPACE_ID 步骤五：查看结果 进入自动机器学习（AutoML）页面。登录 PAI控制台。在左侧导航栏单击 工作空间列表，在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称，进入对应...
2023-6-30 全部地域 创建自定义组件 2023-5 功能名称 功能描述 发布时间 发布地域 相关文档 新增支持PAI Python SDK功能 PAI Python SDK是PAI推出的Python SDK，旨在为机器学习工程师提供更易用的HighLevel API，使其能够轻松地在PAI上完成...
AutoML是PAI提供的机器学习增强型服务，集成了多种算法和分布式计算资源，无需编写代码，通过创建实验即可实现模型超参数调优，提高机器学习效率和性能。本文为您介绍如何新建实验。背景信息 AutoML的工作机制：实验会根据算法配置自动生成...
云原生基础AI平台DLC（Deep Learning Containers）PAI提供的云原生基础AI平台，提供灵活、稳定、易用和高性能的机器学习训练环境。该平台支持多种算法框架、超大规模分布式深度学习任务运行及自定义算法框架。此外，该平台支持以下两种工作...
PAI为您提供多个功能模块，并联合MaxCompute、DataWorks、Flink、通用训练资源、OSS等阿里云产品为您提供一站式的机器学习解决方案。使用Designer进行建模时，您需要授予操作账号使用Designer功能所需的操作权限，同时需要授予PAI访问相关...
应用场景 机器学习和数据科学 DSW支持Notebook交互式编程环境，预置了PyTorch、TensorFlow等丰富的镜像，算法人员和数据科学家可以轻松地进行数据工程、模型开发和训练、可视化分析等任务，无需担心资源运维和环境配置。AIGC和大模型 ...
人工智能平台 PAI 功能集 功能 功能描述 参考文档 AI计算资源管理 灵骏智算资源 灵骏智算资源是阿里云PAI提供的大规模高密度计算资源服务，为您提供高性能AI训练、高性能计算所需的异构计算算力服务，可用于PAI的训练任务。灵骏智算资源...
操作步骤 在DLC中安装Pai-Megatron-Patch镜像 DLC 为开发者和企业提供了云原生一站式的深度学习训练平台，为您提供灵活、稳定、易用和高性能的机器学习训练环境。支持多种算法框架，超大规模分布式深度学习任务运行及自定义算法框架，为...
快速提交MPIJob训练任务 快速提交Slurm训练任务 自动机器学习（AutoML）MaxCompute K均值聚类最佳实践 MaxCompute PS-SMART二分类最佳实践 DLC MNIST训练最佳实践 DLC LoRA训练最佳实践 模型在线服务（EAS）EAS一键部署HuggingFace&...
您可以使用 pai.image.retrieve 方法，并指定所需的机器学习框架来获取PAI提供的公共镜像。示例代码如下：说明 您可以通过 公共镜像列表 查看PAI提供的镜像内安装的Python三方库信息。from pai.image import retrieve,list_images,...
数据分析（data_analysis）1.3 包括统计分析、机器学习、时间序列、网络分析以及金融板块算法组件。文本分析（text_analysis）1.7 包括文本分析算法组件。深度学习（deep_learning）1 仅消耗CPU的深度学习任务，包括EasyRec系列算法和CPU...
决策树 系统展示Top10个重要树信息，单击决策树对应编号，可以查看决策树信息详情。树上的每个非叶子节点，代表的是当前决策需要用到的特征。每个树顶端的节点是这个树决策的第一个特征，根据该特征的取值不同分支向左（不高于阈值）或向右...
本文介绍如何在DLC计算资源上提交AutoML实验进行超参数调优。本方案采用PyTorch框架，通过torchvision.datasets.MNIST模块自动下载和加载MNIST手写数字数据集，并对...关于AutoML更详细的使用方法和原理介绍，请参见 自动机器学习（AutoML）。
参数 描述 算法分类 支持的算法分类为FL决策树、FL线性回归、FL逻辑回归、FL深度学习。FL决策树支持的算法为 XGBoostWithDp:Decision_Tree，用于二分类、多分类、回归。FL线性回归支持的算法为 LinearRegressionWithHe:Linear_Regression_...
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
关联诊断决策树 选填 手动选择诊断决策树。如需新增诊断决策树，请参见 新建诊断决策树。添加触发项 选填 可选 巡检规则 或 监控规则。如果选择 巡检规则，则需要选择对应的关联规则。如需新增巡检规则，请参见 新建规则。如果选择 监控...
机器学习 机器学习平台是检测客户咨询机器人时，机器人无法应答，回答致歉语，达到一个频次后，会收集显示在机器学习平台，用户客服更新优化问答库。单击列表中标准问题操作栏中的 维护 按钮，弹出 问法管理 窗口。在此页面，对问法进行...
2022年 功能名称 功能概述 发布时间 相关文档 GDB AutoML 阿里云图数据库自动机器学习（Graph Database Auto Machine Learning，简称GDB AutoML）是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境，实现将机器学习应用于现实问题的端到端...
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 ...
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。计算逻辑原理 随机森林就是种了很多决策树，对输入向量进行分类（回归）。每一棵...
自动机器学习 图数据库自动机器学习（Graph Database Auto Machine Learning，简称GDB Automl）是面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境，可以将图数据库GDB中的数据直接导入到GDB Automl组件中，实现将机器学习应用于现实问题的...
文件存储 HDFS 版 适用于对吞吐要求较高的大数据分析与机器学习的业务需求场景。大数据分析与机器学习 在大数据分析与机器学习场景中，应用对数据访问的吞吐性能和延迟有较高要求。而 文件存储 HDFS 版 能够提供高吞吐量和低延迟的访问能力...
本文为您介绍机器学习通用预测组件。功能说明 机器学习通用预测组件：用于对工业分析建模机器学习类的组件训练出来的模型进行预测。支持所有工业分析建模机器学习类的组件的模型。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 选项...
Elasticsearch（简称ES）机器学习是一种利用机器学习技术对ES数据进行分析和预测的工具和框架。NLP在ES中的应用，使得ES具备了情感分析、实体识别、文本分类和QA问答等机器学习能力，可以提升ES搜索体验能力和降低ES使用难度。本文介绍机器...
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
机器学习页面下面列表数据为空是正常的，下面的列表显示的是客户咨询的问题是知识库中没有的，机器人不能识别，并且多于3个用户咨询这个问题后会存入这个列表中，客服可以根据内容重新创建文章或者归并与已有文章中。正常知识库中的增删改...
诊断节点是诊断决策树的子节点，通过节点之间的关联，实现一棵完整的决策树。新建节点 登录高可用管理控制台。在左侧导航栏上，单击 故障诊断 诊断节点。单击 新建，在 新建节点 页面，配置新节点的信息，包括节点名称、描述，选择节点类型...
风险场景 风险场景 是针对特定风险事件进行集中化处理的模块，风险场景中包含了处理风险事件所需要诊断决策树、应急预案、业务影响等信息。目前应急场景升级后，需要将风险场景和应急响应联动，所以需要添加更多属性。日常巡检 日常巡检 是...
多家机构使用联邦建模服务共同创建的机器学习模型，即联邦模型，该机器学习模型的效果会优于只用一部分数据创建的机器学习模型。若机构在满足数据合规政策时，被要求原始数据不能出域，则联邦建模可以采用数据不动模型动的方式，让各参与方...
使用数据库内机器学习服务的优势主要体现在以下几个方面：简单易用：无需掌握专业的机器学习知识，只需要使用标准的SQL就能完成机器学习整个流程。无数据移动：无需将数据导出到外部平台，提高效率的同时，也可以更好地应对监管需求。企业...
开通服务 1、打开阿里云主页（阿里云主页）在导航栏选择产品-人工智能与机器学习-机器翻译，进入机器翻译点击立即开通按钮进入控制台。2、选择需要开通的产品，点击立即开通。3、选择需要使用的产品，购买资源包。4、购买对应的资源包，...
Elasticsearch机器学习是一种利用机器学习技术对Elasticsearch数据进行智能检测和预测的工具，可以自动识别数据模式和数据异常，生成新的特征和聚合结果，为数据分析和应用提供支持。Elasticsearch机器学习可以提高数据的可用性和价值，还...
离线模型（OfflineModel）是存储在MaxCompute中的一种数据结构，基于PAICommand框架的传统机器学习算法生成的模型会以离线模型格式存储在对应的MaxComute项目中，您可以使用离线模型相关组件获取离线模型做离线预测。本文为您介绍离线模型...
主动防御采用阿里云自研的机器学习算法，自主学习网站域名的合法流量，并自动为网站生成定制化的安全防护策略，防御未知攻击。前提条件 已开通Web应用防火墙实例，且实例满足以下要求：包年包月实例：实例版本是 旗舰版 及以上规格。按量...