學(xué)習(xí)筆記，僅供參考，有錯必糾

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文章目錄

• • 機器學(xué)習(xí)平臺PAI
  • • 機器學(xué)習(xí)PAI
    • PAI的使用流程
    • • PAI的數(shù)據(jù)建模
      • PAI三種建模方式
      • PAI的在線預(yù)測、離線調(diào)度

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機器學(xué)習(xí)平臺PAI

機器學(xué)習(xí)PAI

**阿里云機器學(xué)習(xí)平臺PAI（ Platform of Artificial Intelligence ）：**是構(gòu)建在阿里云MaxCompute計算平臺之上，集數(shù)據(jù)處理、建模、離線預(yù)測、在線預(yù)測為一體的機器學(xué)習(xí)平臺。為算法開發(fā)者提供了豐富的MPI、PS、BSP等編程框架和數(shù)據(jù)存儲接口，同時提供了基于WEB的可視化控制臺，降低了使用門檻。PAI上手簡單、算法豐富、一站式體驗并支持深度學(xué)習(xí)。

PAI跟DataWorks是無縫打通的，實現(xiàn)SQL、UDF、UDAF、MR等多種數(shù)據(jù)處理，基于PAI平臺上訓(xùn)練模型，生成的模型可以通過EAS部署到線上環(huán)境，并支持周期性調(diào)度，也可以發(fā)布到DataWorks與其它上下游任務(wù)節(jié)點打通依賴關(guān)系。另外調(diào)度任務(wù)區(qū)分生產(chǎn)環(huán)境以及開發(fā)環(huán)境，可以做到數(shù)據(jù)安全隔離。即數(shù)據(jù)在MaxCompute或OSS上，PAI完成數(shù)據(jù)建模。

PAI的使用流程

PAI的可視化建模可以基于模板，也可以自己新建一個。

PAI的數(shù)據(jù)建模

在明確任務(wù)、目標、并且掌握數(shù)據(jù)實際情況前提下，即完成商業(yè)理解任務(wù)、數(shù)據(jù)理解任務(wù)前提下，開始機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)建模過程：

• 數(shù)據(jù)預(yù)處理

• 選擇特征

• 選擇模型進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練

• 模型評估

• 應(yīng)用部署及再學(xué)習(xí)、再訓(xùn)練

PAI三種建模方式

• PAI-AutoLearning

PAI-AutoLearning支持在線標注、自動模型訓(xùn)練、超參優(yōu)化以及模型評估。只需少量標注數(shù)據(jù)為輸入，無需人工智能基礎(chǔ)、無需寫代碼、無需調(diào)參，模型訓(xùn)練完整過程交給PAI AutoLearning，即可得到高可用的模型。

• PAI-Studio

PAI-Studio提供可視化的機器學(xué)習(xí)實驗開發(fā)環(huán)境，幫助用戶實現(xiàn)無代碼開發(fā)人工智能相關(guān)服務(wù)。內(nèi)置數(shù)百個成熟的機器學(xué)習(xí)算法，覆蓋商品推薦、金融風控、廣告預(yù)測等場景，滿足用戶不同程度的需求，即開即用。

• PAI-DSW

通過DSW平臺完成數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練以及模型部署，無需多平臺切換。DSW內(nèi)置了PAI團隊深度優(yōu)化過的Tensorflow框架，同時也支持通過打開Terminal自行安裝第三方庫。

PAI的在線預(yù)測、離線調(diào)度

PAI 除了提供模型訓(xùn)練功能，還提供了在線預(yù)測以及離線調(diào)度功能，讓機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)果和業(yè)務(wù)可以無縫銜接。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的阿里大数据分析与应用(part7)--机器学习平台PAI的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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