人工智能平台 PAI

在AI场景下，我们同样需要定量的数值化指标，来指导我们更好地应用模型对数据进行学习和建模。本文讲解模型评估的一般流程，以及分类评估指标、回归评估指标的计算方式和适用场景。

Havenask是阿里巴巴自主研发的大规模分布式搜索引擎，主要专注于智能搜索和海量数据实时检索，其核心能力广泛应用于阿里巴巴内部的众多业务，如淘宝、天猫商品搜索，盒马搜索，菜鸟物流订单实时检索等。并于2022年11月对外正式开源，具有灵活的定制和开发能力，支持算法快速迭代，帮助客户和开发者量身定做适合自身业务的智能搜索服务，助力业务增长。 这次系列课程邀请了负责Havenask研发工作的技术专家们，为大家全面讲解Havenask的相关知识，通过课程可以了解到产品能力、架构原理、安装部署等内容，同时还有详细的操作演示，帮助大家更好了解和使用产品。 课程介绍： 此视频Havenask入门课程第3节《使用hape部署分布式版Havenask》，共讲解3部分内容。 -部署分布式版Havenask -如何写入数据、检索 -问题排查 我们期望通过课程可以帮助您更好的使用Havenask，欢迎广大开发者加入项目开发，共建高质量的搜索引擎，共同推进国产化开源搜索引擎技术快速发展，普惠更多的开发者和企业。 此外，对于有使用需求的企业级开发者，我们也已在阿里云上提供了基于 Havenask 打造的全托管、免运维的一站式对话式搜索服务——阿里云 OpenSearch，欢迎企业级开发者们试用体验。 阿里云 OpenSearch 官网：https://www.aliyun.com/product/opensearch 官网地址：https://havenask.net/ Github：https://github.com/alibaba/havenask 欢迎钉钉扫码加入 Havenask 开源官方技术交流群：

6月28日，D20全球设计院长峰会（简称D20峰会）在杭州阿里巴巴全球总部召开。峰会现场，阿里云高校合作部、阿里云人工智能平台PAI，以及阿里云设计中心联合发布「ArtLab100 AIGC设计普惠计划」（简称ArtLab100计划），与 100+ 高校共同探索 AIGC 教育新路径。旨在推动设计艺术教育与人工智能技术的深度结合，培育新时代的设计创新人才，同时加强校企合作，促进产业界与学术界的协同进步。

Python实现GWO智能灰狼优化算法优化支持向量机回归模型(svr算法)项目实战

近日，阿里云机器学习PAI团队发布一键端侧超分工具，可实现在设备和网络带宽不变的情况下，将移动端视频分辨率提升1倍，最高可增强至1440p，将大幅提升终端用户的观看体验，该技术目前已在优酷、夸克、UC浏览器等多个APP中广泛应用。

《阿里云产品手册2022-2023 版》——机器学习平台 PAI