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【机器学习PAI实践一】搭建心脏病预测案例
产品地址:https://data.aliyun.com/product/learn?spm=a21gt.99266.416540.102.OwEfx2 一、背景 心脏病是人类健康的头号杀手。全世界1/3的人口死亡是因心脏病引起的,而我国,每年有几十万人死于心脏病。 所以,如果可以通过提取人体相关的体侧指标,通过数据挖掘的方式来分析不同特征对于心脏病的影响,对于预测和
谷歌大规模机器学习:模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)
  本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A   谷歌大规模机器学习:模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译    来源:ThingsExpo、Medium 作者:Natalia Ponomareva、Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹、李静怡、胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金、高瓴智成、蓝湖资本 、蓝象资本、今日头条跟投。
【机器学习PAI实践十一】机器学习PAI为你自动写歌词,妈妈再也不用担心我的freestyle了(提供数据、代码
背景 最近互联网上出现一个热词就是“freestyle”,源于一个比拼rap的综艺节目。在节目中需要大量考验选手的freestyle能力,freestyle指的是rapper即兴的根据一段主题讲一串rap。freestyle除了考验一个人rap的技巧,其实我觉得最难的是如何在短时间内在脑海中浮现出有韵律的歌词。 PAI平台是阿里云人工智能平台,在上面可以通过最简单的拖拉
ALS算法实现用户音乐打分预测
很多人在决定是否看一部电影之前都会去豆瓣看下评分作为参考,看完电影也会给一个自己的分数。每个人对每个商品或者电影或是音乐都有一个心理的分数,这个分数标明用户是否对这个内容满意。作为内容的提供方,如果可以预测出每个用户对于内容的心理分数,就能更好的理解用户,并给用户提供好的内容推荐。
揭秘工业级大规模GNN图采样
互联网下的图数据纷繁复杂且规模庞大,如何将GNN应用于如此复杂的数据上呢?答案是图采样。结合阿里巴巴开源的GNN框架Graph-Learn(https://github.com/alibaba/graph-learn),本文重点介绍GNN训练过程中的各种图采样和负采样技术。
大数据&人工智能的“淘宝平台”来了:突破围城,连接生态
概述 有人说人工智能&大数据领域是个围城,厚厚的技术门槛构成了这道城墙。懂技术的人在围城里面,懂技术的人不一定有足够的业务去施展技术。而很多有业务需求的的人被隔在围城外面,有业务需求的人又不一定有足够的技术能力。
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