機器學習PAI
機器學習PAI（Platform of Artificial Intelligence）是阿里云人工智能平臺，提供一站式的機器學習解決方案。本文介紹什么是機器學習PAI。
什么是機器學習
機器學習是指機器通過統計學算法，對大量歷史數據進行學習，進而利用生成的經驗模型指導業務。目前機器學習主要應用在以下場景：
? 營銷類場景：商品推薦、用戶群體畫像或廣告精準投放。
? 金融類場景：貸款發放預測、金融風險控制、股票走勢預測或黃金價格預測。
? 社交網絡服務關系挖掘場景：微博粉絲領袖分析或社交關系鏈分析。
? 文本類場景：新聞分類、關鍵詞提取、文章摘要或文本內容分析。
? 非結構化數據處理場景：圖片分類或圖片文本內容提取。
? 其它各類預測場景：降雨預測或足球比賽結果預測。
機器學習包括傳統機器學習和深度學習。傳統機器學習分為以下幾類：
? 有監督學習（Supervised Learning）：每個樣本都有對應的期望值，通過搭建模型，實現從輸入特征向量到目標值的映射。例如解決回歸和分類問題。
? 無監督學習（Unsupervised Learning）：所有樣本沒有目標值，期望從數據本身發現一些潛在規律。例如解決聚類問題。
? 增強學習（Reinforcement Learning）：相對比較復雜，系統和外界環境不斷交互，根據外界反饋決定自身行為，達到長期目標最優化。例如阿爾法圍棋和無人駕駛。
什么是機器學習平臺PAI
PAI起初是服務于阿里巴巴集團內部（例如淘寶、支付寶和高德）的機器學習平臺，致力于讓公司內部開發者更高效、簡潔、標準地使用人工智能AI（Artificial Intelligence）技術。隨著PAI的不斷發展，2018年PAI平臺正式商業化，目前已經積累了數萬的企業客戶和個人開發者，是中國領先的云端機器學習平臺之一。
PAI底層支持多種計算框架：
? 流式計算框架Flink。
? 基于開源版本深度優化的深度學習框架TensorFlow。
? 千億特征樣本的大規模并行計算框架Parameter Server。
? Spark、PySpark、MapReduce等業內主流開源框架。
PAI提供的服務：
? 可視化建模和分布式訓練PAI-Studio。
? Notebook交互式AI研發PAI-DSW（Data Science Workshop）。
? 自動化建模PAI-AutoLearning。
? 在線預測PAI-EAS（Elastic Algorithm Service）。
PAI的優勢：
? 服務支持單獨或組合使用。支持一站式機器學習，只要準備好訓練數據（存放到OSS或MaxCompute中），所有建模工作（包括數據上傳、數據預處理、特征工程、模型訓練、模型評估和模型發布至離線或在線環境）都可以通過PAI實現。
? 對接DataWorks，支持SQL、UDF、UDAF、MR等多種數據處理方式，靈活性高。
? 生成訓練模型的實驗流程支持DataWorks周期性調度，且調度任務區分生產環境和開發環境，進而實現數據安全隔離。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习PAI的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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