PAI-Rec推荐开发平台-推荐方案定制-特征配置
接下来需要做“特征配置”。特征配置在推荐方案配置中是一个核心的部分，我们期望通过界面配置出想要的特征，然后自动生成计算的MaxCompute 和Flink的SQL代码，生产出常见的统计特征、序列特征、MinMax特征、偏好KV统计特征，最终输出给向量召回、粗排和精排模型样本。1.常用周期行为类型配置...
特征生产, 最佳实践
特征平台当前提供的特征生产功能旨在简化特征创建过程，通过固化常用的和普遍的生产步骤，您仅需进行简单配置就能轻松生成特征，从而有效降低了特征生产的复杂性。特征生产在多个领域（包括推荐、广告、风控以及机器学习等）都有广泛应用，本文将以推荐场景为例，为您介绍从原始表到特征生产加工生成样本表，再到训练模型的完整过程。
特征平台与, 特征生产
目前在特征平台（FeatureStore）中支持的特征生产功能在推荐、广告、风控以及机器学习等领域都有广泛的应用。该功能旨在降低特征生产的复杂度，通过将特征生产中通用常见的功能固定下来，通过配置的方式即可实现特征生产。本文为您介绍特征生产的详细过程。
在推荐系统中应用FeatureStore管理特征
本文以FeatureStore的特征表为例，为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程，帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。
机器学习PAI如果只是设置取什么特征，是不是只需要特征视图就可以，为啥要有个特征entity的概念？
机器学习PAI如果只是设置取什么特征，是不是只需要特征视图就可以，为啥要有个特征entity的概念啊？
人工智能平台PAI产品使用合集之设置了7个特征，但在最后生成的数据表中只包含了6个id_feature的特征，是什么导致的
问题一：机器学习PAIauc的计算这个样本空间是不是就不生效了啊？ 机器学习PAI设置了task_space_indicator_label，但是在eval的时候，auc的计算这个样本空间是不是就不生效了啊？我看这个好像只用在loss处？ 参考回答： 你说得没错啊，这个 task_space_indicator_label 只在计算loss的时候生效，...
机器学习PAI feature_config中设置embedding_name 实现部分特征共享？
问题1：机器学习PAI feature_config中设置embedding_name 实现部分特征共享embedding，这个操作能降低模型大小吗？问题2：我把输入特征分成了两个共享embedding组，模型和权重文件大小反而增加了（3.5M--> 3.6M， 1.9M --> 2.1M）是因为配置的问题吗？
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人工智能平台PAI
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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