阿里大数据分析与应用(part7)--机器学习平台PAI
学习笔记,仅供参考,有错必纠
文章目录
- 机器学习平台PAI
- 机器学习PAI
- PAI的使用流程
- PAI的数据建模
- PAI三种建模方式
- PAI的在线预测、离线调度
机器学习平台PAI
机器学习PAI
**阿里云机器学习平台PAI( Platform of Artificial Intelligence ):**是构建在阿里云MaxCompute计算平台之上,集数据处理、建模、离线预测、在线预测为一体的机器学习平台。为算法开发者提供了丰富的MPI、PS、BSP等编程框架和数据存储接口,同时提供了基于WEB的可视化控制台,降低了使用门槛。PAI上手简单、算法丰富、一站式体验并支持深度学习。
PAI跟DataWorks是无缝打通的,实现SQL、UDF、UDAF、MR等多种数据处理,基于PAI平台上训练模型,生成的模型可以通过EAS部署到线上环境,并支持周期性调度,也可以发布到DataWorks与其它上下游任务节点打通依赖关系。另外调度任务区分生产环境以及开发环境,可以做到数据安全隔离。即数据在MaxCompute或OSS上,PAI完成数据建模。
PAI的使用流程
PAI的可视化建模可以基于模板,也可以自己新建一个。
PAI的数据建模
在明确任务、目标、并且掌握数据实际情况前提下,即完成商业理解任务、数据理解任务前提下,开始机器学习的数据建模过程:
数据预处理
选择特征
选择模型进行数据训练
模型评估
应用部署及再学习、再训练
PAI三种建模方式
- PAI-AutoLearning
PAI-AutoLearning支持在线标注、自动模型训练、超参优化以及模型评估。只需少量标注数据为输入,无需人工智能基础、无需写代码、无需调参,模型训练完整过程交给PAI AutoLearning,即可得到高可用的模型。
- PAI-Studio
PAI-Studio提供可视化的机器学习实验开发环境,帮助用户实现无代码开发人工智能相关服务。内置数百个成熟的机器学习算法,覆盖商品推荐、金融风控、广告预测等场景,满足用户不同程度的需求,即开即用。
- PAI-DSW
通过DSW平台完成数据预处理、算法开发、模型训练以及模型部署,无需多平台切换。DSW内置了PAI团队深度优化过的Tensorflow框架,同时也支持通过打开Terminal自行安装第三方库。
PAI的在线预测、离线调度
PAI 除了提供模型训练功能,还提供了在线预测以及离线调度功能,让机器学习训练结果和业务可以无缝衔接。
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