请教个机器学习PAI问题～如果我想只训练一段时间的数据，有什么办法可以只补这段时间数据而不跑调度？

在阿里云机器学习平台 PAI 中，如果你想只训练一段时间内的数据，并且在这段时间内不运行调度，你可以使用 PAI 的 DataWorks 服务来实现。DataWorks 提供了数据管道和数据集成的能力，可以帮助你管理和处理数据。

以下是一种可能的解决方案：

1. 首先，你需要创建一个新的数据集，这个数据集包含你想要训练的数据。你可以使用 DataWorks 的数据集成功能，从你的原始数据集中抽取你想要的时间段内的数据，然后将这些数据导入到新的数据集中。

2. 然后，你可以使用 PAI 的 SQL 脚本组件，编写一个 SQL 脚本来查询这个新的数据集。这样，当你运行你的机器学习模型时，它只会训练这个新的数据集中的数据。

3. 对于调度，你可以使用 PAI 的调度服务来控制你的模型的训练时间。你可以设置一个定时任务，只在特定的时间段内运行你的模型。这样，你就可以保证你的模型只在你想训练数据的时间内运行。

以上只是一种可能的解决方案，具体的实现方式可能会根据你的具体需求和数据情况有所不同。如果你需要更详细的帮助，你可能需要联系阿里云的技术支持，他们可以根据你的具体情况提供更专业的建议。

在机器学习中，有时我们可能只需要训练一段时间的数据。这种情况下，您可以利用PAI平台的特性，通过设置Batch大小和Epoch数量来达到只训练一段时间数据的目的。Batch大小决定了每次训练模型使用的数据量，Epoch则表示完成一次对整个数据集的训练。例如，假设您的数据集有1000条数据，您可以设置Batch大小为100，这样每次训练就会使用100条数据，并且需要进行10次迭代才能完成一次完整的训练（即一个Epoch）。

如果您希望只针对一段时间内的数据进行训练，可以相应地调整Batch大小和Epoch数量。比如，您想针对最近10天的数据进行训练，可以将Batch大小设为10，每天的数据被视为一个Batch，然后设置Epoch为10，这样就可以在10天内完成所有数据的遍历和训练。

此外，PAI平台还提供了可视化的机器学习组件，简单拖拽及配置即可构造机器学习解决方案，生成的算法模型可在PAI-EAS部署，提供在线预测服务。如果您在使用过程中遇到任何问题，也可以联系PAI平台的技术支持获取帮助。

临时表名拼上yyyymmdd ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”