机器学习PAI后面基本都是# 处理每条记录 的注释，你们这个的文件是怎么生成的啊？
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通常情况下，在机器学习 PAI 平台上生成文件的过程可能涉及以下几个步骤：
数据预处理：首先，您需要对原始数据进行适当的预处理，包括清洗、转换和格式化等操作，以使其符合模型的要求。
特征工程：在数据预处理之后，根据任务需求进行特征工程，即从原始数据中提取有意义的特征。这可以包括计算新的特征、编码类别特征、标准化数值特征等。
数据转换和组织：根据训练和评估的需求，将数据转换为适当的格式，如适应模型输入的特定形状和类型。同时，根据数据量的大小和存储要求，将数据组织成合适的结构。
文件生成：最后一步是将经过处理和转换的数据写入文件。这可以使用编程语言、数据处理框架或平台提供的相应函数、API 或工具来实现。
2023-07-31 16:39:27赞同 展开评论 -
$ odpscmd -e "tunnel help download" 我们就是按照这个方式拼的，Schema为: id:int64 | weight:float | attrs:string，其中attr为”:”分隔符拼接的Item特征，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
2023-07-31 09:21:13赞同 展开评论
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台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，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。