机器学习平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务。开发者可以通过PAI快速构建训练模型，如搭建一些《物体识别》、《验证语音降噪等》有趣的实验模型，也可以契合企业需求，实现企业个性化推荐，小编整理了一些基于PAI平台的模型开发训练指南，供开发者参考收藏。
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PAI-DSW入门指南&实践
PAI-DSW是为算法开发者量身打造的云端深度学习开发环境，集成JupyterLab，插件化深度定制化开发，无需任何运维配置，沉浸式体验Notebook编写、调试及运行Python代码。支持开源框架的安装，并提供阿里巴巴深度优化的Tensorflow框架，通过编译优化提升训练性能。
1.阿里云机器学习PAI-DSW入门指南
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推荐场景入门
推荐系统可以理解为推荐算法和系统工程的总和，即推荐系统=推荐算法+系统工程。关于推荐系统，很多的书和网上的资料更多的是聚焦到这个算法怎么做，包括很多paper都说的是最新的推荐算法。但是，当开发者真正动手去搭建这套业务系统，特别是在云上去做的时候，会发现其实是一个系统化的工程。即使知道推荐业务需要用哪些算法，你依然会面临很多问题。比如说性能的问题、数据存储的问题，等等。以下内容包含了基础理论、算法和系统，供开发者学习。
1.推荐系统基本概念和架构
4.基于PAI-Studio推荐召回场景-FM Embedding实现方案
