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。
在机器学习和数据科学中,数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化(或称为特征缩放)是预处理的一种常见技术,它可以帮助我们改进模型的性能。`sklearn.preprocessing`模块提供了多种数据规范化的方法,其中`StandardScaler`和`MinMaxScaler`是最常用的两种。
1. 引言 在机器学习和数据科学中,数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化(或称为特征缩放)是预处理的一种常见技术,它可以帮助我们改进模型的性能。sklearn.preprocessing模块提供了多种数据规范化的方法,其中StandardScaler和MinMaxScaler是最常用的两种。 StandardScaler...
【机器学习】LoFTR:革命性图像特征批评技术等领跑者
一、引言 在3D计算机视觉领域,图像特征匹配技术一直是研究的热点和难点。随着技术的不断发展,传统的特征检测、描述和匹配方法已经难以满足复杂环境下的应用需求。然而,最近出现的一种名为LoFTR的局部图像特征匹配方法,以其独特的创新性和卓越的性能,为这一领域带来了革命性的突破。 二、LoFTR技术的创新之处 LoFTR技术的核心在于摒弃了传统特征检测、描述和匹配的繁...
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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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