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。
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。
人工智能平台PAI产品使用合集之选择使用Hologres作为在线特征存储，响应延时大概在多久
问题一：在机器学习PAI如果选用hologres作为online特征存储，在线获取特征的响应延时大概什么样？ 在机器学习PAI如果选用hologres作为online特征存储，在线获取特征的响应延时大概是什么样子的，有相关数据吗？ 参考答案： 这个和一次取的特征量大小有关系，一般的情况下都可以在 10ms 内完成，推荐场景特征数特别多的情况下一般 15...
在机器学习PAI如果选用hologres作为online特征存储，在线获取特征的响应延时大概什么样？
在机器学习PAI如果选用hologres作为online特征存储，在线获取特征的响应延时大概是什么样子的，有相关数据吗？
Apache Hudi与机器学习特征存储
1. 在线和离线特征 如果在训练和推理系统中特征工程代码不相同，则存在代码不一致的风险，因此，预测可能不可靠，因为特征可能不相同。一种解决方案是让特征工程作业将特征据写入在线和离线数据库。训练和推理应用程序在做出预测时都需要读取特征-在线应用可能需要低延迟（实时）访问该特征数据，另一种解决方案是使用共享特征工程库（在线应用程序和训练应用程序使用相同的共享库）。 2. 时间旅行 ...
机器学习PAI特征平台离线存储目前除了maxcompute外，支持其他类型的存储了吗？比如hive表
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阿里云机器学习平台PAI
阿里云机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）面向企业及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台，涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer（原Studio）可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台，支持千亿特征、万亿样本规模加速训练，百余落地场景，全面提升工程效率。
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