El aprendizaje automático es una especialización multidisciplinaria que cubre el conocimiento de la teoría de la probabilidad, el conocimiento estadístico, el conocimiento de la teoría de la aproximación y el conocimiento de algoritmos complejos. Utiliza computadoras como herramientas y se compromete a simular métodos de aprendizaje humano en tiempo real y transformar el contenido existente en The. La estructura del conocimiento se divide para mejorar efectivamente la eficiencia del aprendizaje. El aprendizaje automático hace suposiciones de modelos sobre problemas de investigación, utiliza computadoras para aprender los parámetros del modelo a partir de datos de entrenamiento y, finalmente, predice y analiza los datos. Se puede utilizar en algunos de los siguientes escenarios.

El aprendizaje automático incluye el aprendizaje automático tradicional y el aprendizaje profundo, y tiene los siguientes tipos:

La capa subyacente de PAI admite múltiples marcos informáticos:

Servicios proporcionados por PAI:

PAI se basa en años de acumulación de aplicaciones y tecnología de Alibaba Cloud y Alibaba Group, y tiene las siguientes ventajas.

Este servicio se puede utilizar individualmente o en combinación. Al admitir el aprendizaje automático integral, solo necesita preparar los datos de entrenamiento (almacenarlos en OSS o MaxCompute) y todo el trabajo de modelado (incluida la carga de datos, el preprocesamiento de datos, la ingeniería de funciones, el entrenamiento de modelos, la evaluación de modelos y el lanzamiento de modelos fuera de línea o fuera de línea). entorno en línea) se puede lograr a través de PAI.

Conectado a DataWorks, admite múltiples métodos de procesamiento de datos como SQL, UDF, UDAF y MR, con alta flexibilidad.

El proceso experimental para generar modelos de capacitación admite la programación periódica de DataWorks, y las tareas de programación distinguen entre entornos de producción y entornos de desarrollo, logrando así el aislamiento de seguridad de los datos.

Los algoritmos de PAI se han acumulado a través del negocio a gran escala de Alibaba Group. No solo admiten algoritmos básicos de agrupación y regresión, sino que también admiten algoritmos complejos como análisis de texto y procesamiento de características.

Los modelos entrenados por PAI se almacenan directamente en MaxCompute y se pueden utilizar con otros productos de Alibaba Cloud.

PAI respalda todo el proceso de aprendizaje automático, desde la carga de datos, el preprocesamiento de datos, la ingeniería de funciones, el entrenamiento de modelos, la evaluación de modelos hasta el lanzamiento del modelo.

PAI admite marcos de aprendizaje automático convencionales como TensorFlow, Caffe y MXNet.

Encapsula algoritmos clásicos de aprendizaje automático y proporciona modelado visual. Admite arrastrar y soltar para crear experimentos de aprendizaje automático sin programación explícita.

PAI admite la publicación con un solo clic del modelo de capacitación generado por Designer DSW como una interfaz Restful API para lograr una conexión perfecta entre el modelo y la empresa.

Si encuentra algún problema durante el uso, comuníquese con su gerente comercial para solucionarlo o comuníquese con la persona de interfaz correspondiente.

Capa de recursos básicos (recursos informáticos e infraestructura):

Capa de herramientas de plataforma (Lingjun Intelligent Computing Service & Artificial Intelligence Framework):

Capa de aplicación (servicio de modelo): los servicios de modelo admitidos incluyen ModelScope, PAI-DashScope, plataforma MaaS de terceros y Bailian.

Capa empresarial (soluciones basadas en escenarios): PAI se utiliza en diversos campos, como la conducción autónoma, la investigación científica y la informática inteligente, el control de riesgos financieros y la recomendación inteligente. El sistema de búsqueda interna, el sistema de recomendación y el sistema de servicios financieros del Grupo Alibaba dependen de PAI para la extracción de datos.

sustantivo describir Etiquetado inteligente (iTAG) Una herramienta de anotación de conjuntos de datos que integra capacidades inteligentes (caja negra) puede reducir eficazmente la carga de trabajo de anotaciones y obtener rápidamente conjuntos de datos de anotaciones de alta calidad. Modelado visual (Diseñador) Una herramienta de diseño de flujo de trabajo para el campo de la IA que encapsula un rico conjunto de componentes de algoritmos de aprendizaje automático. No necesita una base de codificación, puede entrenar el modelo arrastrando y soltando. Modelado interactivo (DSW) Un IDE de desarrollo interactivo de aprendizaje automático basado en la nube para desarrolladores de IA, incluidos Notebook, VSCode y Terminal. Puede iniciar DSW según la imagen especificando el NAS como almacenamiento. Entrenamiento de contenedores (DLC) Envíe rápidamente tareas de capacitación a los recursos informáticos asociados con el espacio de trabajo actual (como los recursos informáticos generales). Los detalles de la tarea enviada se pueden ver en el módulo de gestión de tareas PAI. Servicio modelo en línea (EAS) Admite la implementación con un solo clic de modelos complejos a gran escala, expansión y contracción elástica en tiempo real y proporciona un sistema completo de monitoreo de operación y mantenimiento. Gestión de activos de IA Proporciona capacidades de gestión para activos centrales de IA, incluidos conjuntos de datos, modelos, configuraciones de código, etc. Soluciones basadas en escenarios Una colección de soluciones de campo vertical basadas en las capacidades de la plataforma PAI para su aplicación directa.