Platform For AI：SVD

Anda dapat mengonfigurasi komponen menggunakan salah satu metode berikut:

• Gunakan Konsol Machine Learning Platform for AI

  Tab	Parameter	Deskripsi
  Fields Setting	Feature Columns	Kolom-kolom yang digunakan untuk menyimpan pasangan kunci-nilai. Kunci dan nilai dipisahkan oleh titik dua (:), dan beberapa pasangan kunci-nilai dipisahkan oleh koma (,).
  Parameters Setting	Number of Reserved Singular Values	Jumlah N kelompok singular teratas yang ingin Anda dekomposisikan. Secara default, semua kelompok singular didekomposisi.
  	Accuracy Error	Toleransi kesalahan presisi yang diizinkan.
  Tuning	Memory Size per Node	Ukuran memori setiap node. Unit: MB. Parameter ini harus digunakan bersama dengan parameter Jumlah Node. Nilai parameter ini harus berupa bilangan bulat positif. Nilai valid: [1,9999].
  	Number of Nodes	Nilai parameter ini harus berupa bilangan bulat positif. Nilai valid: [1024,64 × 1024].
  	Lifetime	Masa hidup tabel output.

• Gunakan Perintah

  PAI -name svd
      -project algo_public
      -DinputTableName=bank_data
      -DselectedColNames=col0
      -DenableSparse=true
      -Dk=5
      -DoutputUTableName=u_table
      -DoutputVTableName=v_table
      -DoutputSTableName=s_table;

  Parameter	Wajib	Deskripsi	Nilai default
  inputTableName	Ya	Tabel input yang digunakan untuk pelatihan.	Tidak tersedia
  selectedColNames	Tidak	Kolom-kolom yang dipilih dari tabel input untuk pelatihan. Pisahkan kolom dengan koma (,). Jika matriks jarang digunakan, kolom tipe data STRING didukung. Jika tabel data digunakan, kolom tipe INT dan DOUBLE didukung.	Semua kolom
  inputTablePartitions	Tidak	Partisi-partisi yang dipilih dari tabel input untuk pelatihan. Atur parameter ini dalam format Partition_name=value. Untuk menentukan partisi multi-level, atur parameter ini dalam format name1=value1/name2=value2;. Jika Anda menentukan beberapa partisi, pisahkan mereka dengan koma (,).	Semua partisi
  outputUTableName	Ya	Tabel output dari matriks uniter. Tabel output dihasilkan dari dimensi m * sgNum. m mewakili jumlah baris tabel data, dan sgNum mewakili jumlah nilai singular yang dihitung.	Tidak tersedia
  outputSTableName	Ya	Tabel output dari matriks pencar (S-matriks). Tabel output dihasilkan dari dimensi sgNum * sgNum. sgNum mewakili jumlah nilai singular yang dihitung.	Tidak tersedia
  outputVTableName	Ya	Tabel output dari matriks V. Tabel output dihasilkan dari dimensi n * sgNum. n mewakili jumlah kolom matriks, dan sgNum mewakili jumlah nilai singular yang dihitung.	Tidak tersedia
  k	Ya	Jumlah nilai singular yang diharapkan. Jumlah nilai singular yang dihasilkan mungkin berupa bilangan bulat positif kurang dari nilai yang ditentukan oleh parameter k.	Tidak tersedia
  tol	Tidak	Kesalahan konvergensi.	1.0e~06
  enableSparse	Tidak	Menentukan apakah data dalam tabel input berada dalam format jarang. Nilai valid: true false	false
  itemDelimiter	Tidak	Pemisah yang digunakan untuk memisahkan pasangan kunci-nilai ketika data dalam tabel input berada dalam format jarang.	Spasi
  kvDelimiter	Tidak	Pemisah yang digunakan untuk memisahkan kunci dan nilai ketika data dalam tabel input berada dalam format jarang.	:
  coreNum	Tidak	Jumlah core. Parameter ini harus digunakan bersama dengan parameter memSizePerCore. Nilai parameter ini harus berupa bilangan bulat positif. Nilai valid: [1,9999].	Ditetapkan oleh sistem
  memSizePerCore	Tidak	Ukuran memori setiap core. Unit: MB. Nilai parameter ini harus berupa bilangan bulat positif. Nilai valid: [1024,64 × 1024].	Ditetapkan oleh sistem
  lifecycle	Tidak	Masa hidup tabel output. Nilai harus berupa bilangan bulat positif.	Tidak tersedia