长按图片识别二维码，立即提交阿里云AI专家咨询！
【阿里云北京峰会】一图看懂机器学习PAI如何帮助企业应用智能化升级
2019-03-26
830
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
长按图片识别二维码，立即提交阿里云AI专家咨询！
目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习
测试技术
阿里云入选Gartner数据科学和机器学习平台挑战者象限
Gartner® 正式发布了《数据科学与机器学习平台魔力象限》报告（Magic Quadrant™ for Data Science and Machine Learning Platforms），阿里云成为唯一一家入选该报告的中国厂商，被评为“挑战者”（Challengers）。
39
0
0
|
21天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
运维
|
1月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
【MM2024】阿里云 PAI 团队图像编辑算法论文入选 MM2024
阿里云人工智能平台 PAI 团队发表的图像编辑算法论文在 MM2024 上正式亮相发表。ACM MM（ACM国际多媒体会议）是国际多媒体领域的顶级会议，旨在为研究人员、工程师和行业专家提供一个交流平台，以展示在多媒体领域的最新研究成果、技术进展和应用案例。其主题涵盖了图像处理、视频分析、音频处理、社交媒体和多媒体系统等广泛领域。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在图像编辑算法方面的研究获得了学术界的充分认可。
105
2
2
|
23天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
【EMNLP2024】阿里云人工智能平台 PAI 多篇论文入选 EMNLP2024
阿里云人工智能平台 PAI 的多篇论文在 EMNLP2024 上入选。论文成果是阿里云与华南理工大学金连文教授团队、复旦大学王鹏教授团队共同研发。EMNLP 是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议，聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究，尤其重视自然语言处理的实证研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新，在学术和工业界都有巨大的影响力。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在自然语言处理和多模态算法能力方面研究获得了学术界认可。
67
1
1
|
1月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
运维
|
1月前
|
JSON
测试技术
API
阿里云PAI-Stable Diffusion开源代码浅析之（二）我的png info怎么有乱码
阿里云PAI-Stable Diffusion开源代码浅析之（二）我的png info怎么有乱码
47
0
0
|
2月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
搜索推荐
如何让你的Uno Platform应用秒变AI大神？从零开始，轻松集成机器学习功能，让应用智能起来，用户惊呼太神奇！
【9月更文挑战第8天】随着技术的发展，人工智能与机器学习已融入日常生活，特别是在移动应用开发中。Uno Platform 是一个强大的框架，支持使用 C# 和 XAML 开发跨平台应用（涵盖 Windows、macOS、iOS、Android 和 Web）。本文探讨如何在 Uno Platform 中集成机器学习功能，通过示例代码展示从模型选择、训练到应用集成的全过程，并介绍如何利用 Onnx Runtime 等库实现在 Uno 平台上的模型运行，最终提升应用智能化水平和用户体验。
59
1
1
|
3月前
|
图形学
机器学习/深度学习
人工智能
颠覆传统游戏开发，解锁未来娱乐新纪元：深度解析如何运用Unity引擎结合机器学习技术，打造具备自我进化能力的智能游戏角色，彻底改变你的游戏体验——从基础设置到高级应用全面指南
【8月更文挑战第31天】本文探讨了如何在Unity中利用机器学习增强游戏智能。作为领先的游戏开发引擎，Unity通过ML-Agents Toolkit等工具支持AI代理的强化学习训练，使游戏角色能自主学习完成任务。文章提供了一个迷宫游戏示例及其C#脚本，展示了环境观察、动作响应及奖励机制的设计，并介绍了如何设置训练流程。此外，还提到了Unity与其他机器学习框架（如TensorFlow和PyTorch）的集成，以实现更复杂的游戏玩法。通过这些技术，游戏的智能化程度得以显著提升，为玩家带来更丰富的体验。
64
1
1
|
3月前
|
机器学习/深度学习
存储
前端开发
实战揭秘：如何借助TensorFlow.js的强大力量，轻松将高效能的机器学习模型无缝集成到Web浏览器中，从而打造智能化的前端应用并优化用户体验
【8月更文挑战第31天】将机器学习模型集成到Web应用中，可让用户在浏览器内体验智能化功能。TensorFlow.js作为在客户端浏览器中运行的库，提供了强大支持。本文通过问答形式详细介绍如何使用TensorFlow.js将机器学习模型带入Web浏览器，并通过具体示例代码展示最佳实践。首先，需在HTML文件中引入TensorFlow.js库；接着，可通过加载预训练模型如MobileNet实现图像分类；然后，编写代码处理图像识别并显示结果；此外，还介绍了如何训练自定义模型及优化模型性能的方法，包括模型量化、剪枝和压缩等。
53
1
1
|
3月前
|
C#
机器学习/深度学习
搜索推荐
WPF与机器学习的完美邂逅：手把手教你打造一个具有智能推荐功能的现代桌面应用——从理论到实践的全方位指南，让你的应用瞬间变得高大上且智能无比
【8月更文挑战第31天】本文详细介绍如何在Windows Presentation Foundation（WPF）应用中集成机器学习功能，以开发具备智能化特性的桌面应用。通过使用Microsoft的ML.NET框架，本文演示了从安装NuGet包、准备数据集、训练推荐系统模型到最终将模型集成到WPF应用中的全过程。具体示例代码展示了如何基于用户行为数据训练模型，并实现实时推荐功能。这为WPF开发者提供了宝贵的实践指导。
44
0
0
热门文章
最新文章
1
【GTC 22】通过 PAI-Blade 更方便、更鲁棒地使用 TensorRT
2
构建高效机器学习模型：从数据预处理到模型优化
3
机器学习——主成分分析（PCA）
4
基于Flask+Bootstrap+机器学习的世界杯比赛预测系统
5
Azure - 自动化机器学习AutoML Azure使用详解
6
【机器学习】人工智能概述4
7
评分是机器学习领域中的一种评估模型性能的指标
8
【机器学习】文章9
9
机器学习-异常检测算法（二）：Local Outlier Factor
10
在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
1
【机器学习】在使用K-means聚类算法时，如何选择K的值？
368
2
【机器学习】为什么K-means算法使用欧式距离度量？
362
3
【机器学习】描述K-means算法的步骤
146
4
【机器学习】K-means聚类的停止标准是什么？
456
5
【机器学习】解释什么是K-means聚类？
175
6
【机器学习】K-means和KNN算法有什么区别？
591
7
【机器学习】K-means聚类有哪些应用？
420
8
【机器学习】贝叶斯统计中，“先验概率”和“后验概率”的区别？
2216
9
LabVIEW使用机器学习分类模型探索基于技能课程的学习
52
10
利用机器学习技术优化数据中心能效
59