机器学习PAI平台主要面向企业开发者，提供从数据处理、模型训练到服务部署的一站式服务。支持Studio可视化/DSW交互式/EAS在线预测/DLC云原生深度学习训练/全自动化多种建模方式，内置200+成熟算法、深度学习预训练模型50+，快速构建AI业务方案，已在搜索推荐等领域商用，官网：https://www.aliyun.com/product/bigdata/product/learn
机器学习PAI有奖调研获奖名单
2020-10-13
882
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：
感谢大家参与机器学习PAI有奖调研活动，在这些留言中有很多是对产品建设、技术优化有重大帮助的内容，我们特别为这些开发者准备了PAI定制t恤，礼品会在2020年10月13日发出，请获奖用户留意查收。
目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
Python数据分析革命：Scikit-learn库，让机器学习模型训练与评估变得简单高效！
在数据驱动时代，Python 以强大的生态系统成为数据科学的首选语言，而 Scikit-learn 则因简洁的 API 和广泛的支持脱颖而出。本文将指导你使用 Scikit-learn 进行机器学习模型的训练与评估。首先通过 `pip install scikit-learn` 安装库，然后利用内置数据集进行数据准备，选择合适的模型（如逻辑回归），并通过交叉验证评估其性能。最终，使用模型对新数据进行预测，简化整个流程。无论你是新手还是专家，Scikit-learn 都能助你一臂之力。
133
8
8
|
3月前
|
机器学习/深度学习
API
网络架构
"解锁机器学习超级能力！Databricks携手Mlflow，让模型训练与部署上演智能风暴，一触即发，点燃你的数据科学梦想！"
【8月更文挑战第9天】机器学习模型的训练与部署流程复杂，涵盖数据准备、模型训练、性能评估及部署等步骤。本文详述如何借助Databricks与Mlflow的强大组合来管理这一流程。首先需在Databricks环境内安装Mlflow库。接着，利用Mlflow跟踪功能记录训练过程中的参数与性能指标。最后，通过Mlflow提供的模型服务功能，采用REST API或Docker容器等方式部署模型。这一流程充分利用了Databricks的数据处理能力和Mlflow的生命周期管理优势。
143
7
8
|
3月前
|
机器学习/深度学习
运维
算法
【阿里天池-医学影像报告异常检测】3 机器学习模型训练及集成学习Baseline开源
本文介绍了一个基于XGBoost、LightGBM和逻辑回归的集成学习模型，用于医学影像报告异常检测任务，并公开了达到0.83+准确率的基线代码。
68
9
9
|
3月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
|
3月前
|
机器学习/深度学习
存储
人工智能
|
4月前
|
机器学习/深度学习
存储
分布式计算
|
4月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
Python数据分析革命：Scikit-learn库，让机器学习模型训练与评估变得简单高效！
【7月更文挑战第27天】在数据驱动时代，Python以丰富的库成为数据科学首选。Scikit-learn因简洁高效而备受青睐，引领数据分析革命。本文引导您使用Scikit-learn简化机器学习流程。首先通过`pip install scikit-learn`安装库。接着使用内置数据集简化数据准备步骤，例如加载Iris数据集。选择合适的模型，如逻辑回归，并初始化与训练模型。利用交叉验证评估模型性能，获取准确率等指标。最后，应用训练好的模型进行新数据预测。Scikit-learn为各阶段提供一站式支持，助力数据分析项目成功。
72
0
0
|
4月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
|
6月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
运维
人工智能平台PAI产品使用合集之机器学习PAI可以通过再建一个done分区或者使用instance.status来进行部署吗
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台，旨在降低AI开发门槛，加速创新，助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务，共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述，涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
76
0
0
|
6月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
API
人工智能平台PAI产品使用合集之机器学习PAI中的sample_weight怎么加在样本中
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台，旨在降低AI开发门槛，加速创新，助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务，共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述，涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
275
0
0
热门文章
最新文章
1
更轻松、高效、经济的LLaMA训练——开源大模型训练框架Megatron-LLaMA
2
在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
3
【Python 机器学习专栏】Python 机器学习入门：基础概念与流程
4
深度学习实践篇 第四章：模型训练与示例
5
【机器学习】噪声数据对贝叶斯模型有什么样的影响？
6
人工智能平台PAI产品使用合集之是否可以在模型部署发布后以http接口形式提供给业务开发人员使用
7
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-2
8
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-1
9
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（一）（4）
10
玩ST、肿瘤研究的来学习一下！16分Nature子刊的单细胞空间转录组+机器学习
1
【Python机器学习专栏】Python环境下的机器学习库概览
100
2
【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版一]（代码+论文）【独一无二】
95
3
机器学习实战第3天：手写数字识别
174
4
机器学习库：numpy
78
5
机器学习第11天：降维
92
6
构建高效机器学习模型的五大技巧
89
7
构建高效机器学习模型：从数据预处理到模型优化
93
8
构建高效机器学习模型：从特征工程到模型调优
95
9
Machine Learning机器学习之贝叶斯网络(BayesianNetwork)
1194
10
Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree（附Python代码）
318