推荐系统 RES

推荐系统(Recommender System),基于华为大数据和人工智能技术,提供全流程一站式推荐平台,协助企业轻松构建个性化推荐应用,致力于提升企业应用的点击率、留存率和用户体验

推荐系统 RES

基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务

    深度学习推荐系统算法 更多内容
  • 执行作业

    常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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  • 自动学习

    企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部

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  • 迁移学习

    单击图标,运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移,可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明,如表4所示。

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 排序策略

    径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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  • 套餐包简介

    费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习深度学习算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含:模型开发环境(Notebook)、模型

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  • 与其他云服务的关系

    Management,简称IAM)为RES提供了华为云统一入口鉴权功能和OBS与DIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 算法

    KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 最新动态

    序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 推荐系统2.0全新上线 推荐系统支持用户自定义场景和智能场景。智能场景根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。自定义场景面向了解推荐算法等相关的用户,可自定义推荐中涉及算法的使用和组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。

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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 欢迎使用基因容器服务

    感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务(GeneContainer Service,G CS )。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方标准算法,为您提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。

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  • 推荐系统OBS文件夹规范

    推荐系统OBS文件夹规范 使用推荐系统时,需要在OBS创建桶并导入离线数据,同时作业所产生的数据也会保存在OBS中。为了方便您快速定位文件路径,建议您按照如下结构准备数据创建文件夹,并上传至OBS桶。 OBS文件夹示例 自定义OBS桶名 │ obs-offline-data

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  • 创建纵向联邦学习作业

    纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择

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  • 概述

    概述 欢迎使用推荐系统(Recommender System,简称RES) 。基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API的描述、语法、参数说明及样例等

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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