L'apprentissage automatique est une spécialisation multidisciplinaire qui couvre les connaissances en théorie des probabilités, les connaissances statistiques, les connaissances en théorie de l'approximation et la connaissance des algorithmes complexes. Il utilise les ordinateurs comme outils et s'engage à simuler les méthodes d'apprentissage humain en temps réel et en temps réel, et à transformer le contenu existant en Le contenu existant. la structure des connaissances est divisée pour améliorer efficacement l'efficacité de l'apprentissage. L'apprentissage automatique formule des hypothèses de modèle sur les problèmes de recherche, utilise des ordinateurs pour apprendre les paramètres du modèle à partir des données de formation, et enfin prédit et analyse les données. Il peut être utilisé dans certains des scénarios suivants.

L’apprentissage automatique comprend l’apprentissage automatique traditionnel et l’apprentissage profond et présente les types suivants :

La couche sous-jacente de PAI prend en charge plusieurs frameworks informatiques :

Services fournis par PAI :

PAI s'appuie sur des années d'accumulation d'applications et de technologies d'Alibaba Cloud et du groupe Alibaba et présente les avantages suivants.

Ce service peut être utilisé individuellement ou en combinaison. Prenant en charge l'apprentissage automatique à guichet unique, il vous suffit de préparer les données de formation (les stocker dans OSS ou MaxCompute) et tous les travaux de modélisation (y compris le téléchargement de données, le prétraitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la formation du modèle, l'évaluation du modèle et la publication du modèle hors ligne ou environnement en ligne) peut être réalisé via PAI.

Connecté à DataWorks, il prend en charge plusieurs méthodes de traitement de données telles que SQL, UDF, UDAF et MR, avec une grande flexibilité.

Le processus expérimental de génération de modèles de formation prend en charge la planification périodique de DataWorks, et les tâches de planification font la distinction entre les environnements de production et les environnements de développement, réalisant ainsi une isolation de la sécurité des données.

Les algorithmes de PAI ont été accumulés grâce aux activités à grande échelle du groupe Alibaba. Ils prennent non seulement en charge les algorithmes de clustering et de régression de base, mais prennent également en charge des algorithmes complexes tels que l'analyse de texte et le traitement des fonctionnalités.

Les modèles formés par PAI sont directement stockés dans MaxCompute et peuvent être utilisés avec d'autres produits Alibaba Cloud.

PAI prend en charge l'ensemble du processus d'apprentissage automatique, depuis le téléchargement des données, le prétraitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la formation des modèles, l'évaluation du modèle jusqu'à la publication du modèle.

PAI prend en charge les frameworks d'apprentissage automatique traditionnels tels que TensorFlow, Caffe et MXNet.

Il encapsule les algorithmes d'apprentissage automatique classiques et fournit une modélisation visuelle. Il prend en charge le glisser-déposer pour créer des expériences d'apprentissage automatique sans programmation explicite.

PAI prend en charge la publication en un clic du modèle de formation généré par Designer DSW en tant qu'interface API Restful pour établir une connexion transparente du modèle à l'entreprise.

Si vous rencontrez des problèmes lors de l'utilisation, veuillez contacter votre responsable commercial pour y remédier, ou contacter la personne d'interface compétente.

Couche de ressources de base (ressources informatiques et infrastructure) :

Couche d'outils de plate-forme (Lingjun Intelligent Computing Service & Artificial Intelligence Framework) :

Couche d'application (service de modèle) : les services de modèle pris en charge incluent ModelScope, PAI-DashScope, la plateforme MaaS tierce et Bailian.

Couche métier (solutions basées sur des scénarios) : le PAI est utilisé dans divers domaines tels que la conduite autonome, la recherche scientifique et l'informatique intelligente, le contrôle des risques financiers et la recommandation intelligente. Le système de recherche interne, le système de recommandation et le système de services financiers du groupe Alibaba s'appuient tous sur PAI pour l'exploration de données.

nom décrire Marquage intelligent (iTAG) Un outil d'annotation d'ensembles de données intégrant des fonctionnalités intelligentes (boîte noire) peut réduire efficacement la charge de travail d'annotation et obtenir rapidement des ensembles de données d'annotation de haute qualité. Modélisation visuelle (Designer) Un outil de conception de flux de travail pour le domaine de l'IA qui encapsule un riche ensemble de composants d'algorithmes d'apprentissage automatique. Vous n'avez pas besoin d'une base de codage, vous pouvez entraîner le modèle par glisser-déposer. Modélisation interactive (DSW) IDE de développement interactif d'apprentissage automatique dans le cloud pour les développeurs d'IA, notamment Notebook, VSCode et Terminal. Vous pouvez démarrer DSW sur la base de l'image en spécifiant le NAS comme stockage. Formation sur conteneurs (DLC) Soumettez rapidement les tâches de formation aux ressources informatiques associées à l'espace de travail actuel (telles que les ressources informatiques générales). Les détails des tâches soumises peuvent être consultés dans le module de gestion des tâches PAI. Modèle de service en ligne (EAS) Il prend en charge le déploiement en un clic de modèles complexes à grande échelle, l'expansion et la contraction élastiques en temps réel, et fournit un système complet de surveillance du fonctionnement et de la maintenance. Gestion des actifs IA Fournit des capacités de gestion pour les principaux actifs d'IA, notamment les ensembles de données, les modèles, les configurations de code, etc. Solutions basées sur des scénarios Une collection de solutions de terrain vertical basées sur les capacités de la plateforme PAI, vous permettant de les appliquer directement.