Машинное обучение - это междисциплинарная специальность, которая охватывает знания теории вероятностей, статистические знания, знания теории приближений и знания сложных алгоритмов. Она использует компьютеры в качестве инструментов и стремится моделировать методы обучения человека в режиме реального времени и в реальном времени, а также преобразует существующий контент в The. Структура знаний разделена для эффективного повышения эффективности обучения. Машинное обучение делает предположения о моделях исследовательских задач, использует компьютеры для изучения параметров модели на основе обучающих данных и, наконец, прогнозирует и анализирует данные. Его можно использовать в некоторых из следующих сценариев.

Машинное обучение включает в себя традиционное машинное обучение и глубокое обучение и имеет следующие виды:

Базовый уровень PAI поддерживает несколько вычислительных платформ:

Услуги, предоставляемые ПАИ:

PAI опирается на многолетний опыт применения и накопление технологий Alibaba Cloud и Alibaba Group и имеет следующие преимущества.

Данную услугу можно использовать по отдельности или в сочетании. Благодаря поддержке комплексного машинного обучения вам нужно только подготовить данные обучения (сохранить их в OSS или MaxCompute) и всю работу по моделированию (включая загрузку данных, предварительную обработку данных, разработку функций, обучение модели, оценку модели и выпуск модели в автономном режиме или в автономном режиме). онлайн-среде) может быть достигнуто через PAI.

Подключенный к DataWorks, он поддерживает несколько методов обработки данных, таких как SQL, UDF, UDAF и MR, с высокой гибкостью.

Экспериментальный процесс создания моделей обучения поддерживает периодическое планирование DataWorks, а задачи планирования различают производственные среды и среды разработки, тем самым обеспечивая изоляцию безопасности данных.

Алгоритмы PAI были накоплены благодаря крупномасштабному бизнесу Alibaba Group. Они не только поддерживают базовые алгоритмы кластеризации и регрессии, но также поддерживают сложные алгоритмы, такие как анализ текста и обработка объектов.

Модели, обученные PAI, хранятся непосредственно в MaxCompute и могут использоваться с другими продуктами Alibaba Cloud.

PAI поддерживает весь процесс машинного обучения: от загрузки данных, предварительной обработки данных, разработки функций, обучения модели, оценки модели до ее выпуска.

PAI поддерживает основные платформы машинного обучения, такие как TensorFlow, Caffe и MXNet.

Он инкапсулирует классические алгоритмы машинного обучения и обеспечивает визуальное моделирование. Он поддерживает перетаскивание для создания экспериментов по машинному обучению без явного программирования.

PAI поддерживает публикацию модели обучения, созданной Designer DSW, одним щелчком мыши в качестве интерфейса Restful API для обеспечения плавного подключения модели к бизнесу.

Если у вас возникнут какие-либо проблемы во время использования, обратитесь к своему бизнес-менеджеру, чтобы решить эту проблему, или обратитесь к соответствующему специалисту по связям с общественностью.

Базовый уровень ресурсов (вычислительные ресурсы и инфраструктура):

Уровень инструментов платформы (Lingjun Intelligent Computing Service и платформа искусственного интеллекта):

Уровень приложения (сервис модели). Поддерживаемые сервисы моделей включают ModelScope, PAI-DashScope, стороннюю платформу MaaS и Bailian.

Бизнес-уровень (решения на основе сценариев): PAI используется в различных областях, таких как автономное вождение, научные исследования и интеллектуальные вычисления, контроль финансовых рисков и интеллектуальные рекомендации. Внутренняя система поиска Alibaba Group, система рекомендаций и система финансовых услуг используют PAI для интеллектуального анализа данных.

существительное описывать Интеллектуальная маркировка (iTAG) Инструмент аннотирования наборов данных, объединяющий интеллектуальные возможности (черный ящик), может эффективно снизить рабочую нагрузку на аннотации и быстро получить высококачественные наборы данных аннотаций. Визуальное моделирование (Дизайнер) Инструмент проектирования рабочих процессов для области искусственного интеллекта, который инкапсулирует богатый набор компонентов алгоритмов машинного обучения. Вам не нужна основа кодирования, вы можете обучить модель, перетаскивая ее. Интерактивное моделирование (DSW) Интерактивная среда разработки облачного машинного обучения для разработчиков искусственного интеллекта, включая Notebook, VSCode и Terminal. Запустить DSW на основе образа можно, указав в качестве хранилища NAS. Обучение контейнерам (DLC) Быстро отправляйте задачи обучения в вычислительные ресурсы, связанные с текущей рабочей областью (например, в общие вычислительные ресурсы). Подробности отправленных задач можно просмотреть в модуле управления задачами PAI. Модель онлайн-сервиса (EAS) Он поддерживает развертывание крупномасштабных сложных моделей одним щелчком мыши, упругое расширение и сжатие в реальном времени, а также обеспечивает полную систему мониторинга эксплуатации и технического обслуживания. Управление активами ИИ Предоставляет возможности управления основными ресурсами ИИ, включая наборы данных, модели, конфигурации кода и т. д. Решения на основе сценариев Коллекция вертикальных полевых решений, основанная на возможностях платформы PAI, позволяющая применять их напрямую.