《快速玩转机器学习PAI DSW》活动规则说明。跟着操作说明完成下方任务,即可领取定制版T恤

简介: PAI DSW是一款云端机器学习开发IDE,无需任何运维配置,可直接进行Notebook编写、调试及运行Python代码。活动期间跟着操作说明完成下方任务,即可领取定制版T恤,每日奖品数量有限,先到先得,快来体验吧。

PAI DSW是一款云端机器学习开发IDE,无需任何运维配置,可直接进行Notebook编写、调试及运行Python代码。

活动说明:
1.活动期间跟着操作说明完成下方任务,即可领取定制版T恤。。(同一用户的不同账号限领一次)
2.奖品数量共800件, 每日上午10点刷新100件,领完即止。前一天完成答题但没抢到奖品的用户可以次日再来领取;
4.奖品以实物为主,图片仅供参考。奖品数量有限,领完活动即终止,本活动最终解释权归阿里云所有。

活动时间:
2020.10.14-2020.10.21

Step1 登陆 阿里云账户,进入活动页面
Step2 体验“天池PAI-DSW动手实验室”——创建一个斐波那契数列计算函数——PAI-DSW技能自测
Step3 领取奖品,填写收件人信息及尺码-T恤为正常版型。(奖品将在活动结束后20个工作日内发出)

天池地址:
https://tianchi.aliyun.com/
开发者实验室地址:
https://developer.aliyun.com/adc/labs/
活动地址:
https://developer.aliyun.com/adc/series/dsw

礼品参考(T有两款随机发货,尺码表供参考):
image.png
image.png

lADPD26eMfRGSlrNAenNBFU_1109_489.jpg

加入钉钉群,了解更多活动详情:
image.png

Q: 没有摄像头 可以用手机答题吗?
A: 可以! 将手机浏览器设置 浏览器标识(UA)设置为电脑,然后打开考试页开始考试
合作社区:
image.png

相关实践学习
使用PAI+LLaMA Factory微调Qwen2-VL模型,搭建文旅领域知识问答机器人
使用PAI和LLaMA Factory框架,基于全参方法微调 Qwen2-VL模型,使其能够进行文旅领域知识问答,同时通过人工测试验证了微调的效果。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
相关文章
|
7月前
|
PyTorch 调度 算法框架/工具
阿里云PAI-DLC任务Pytorch launch_agent Socket Timeout问题源码分析
DLC任务Pytorch launch_agent Socket Timeout问题源码分析与解决方案
384 18
阿里云PAI-DLC任务Pytorch launch_agent Socket Timeout问题源码分析
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务,有哪些改进角度?
本文探讨了在深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务的多种改进策略,包括数据预处理、数据集增强、特征选择、模型选择、模型正则化与泛化、优化器选择、学习率调整、超参数调优以及性能评估与模型解释,旨在提升模型的性能和可解释性。
316 1
深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务,有哪些改进角度?
|
10月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
MATLAB在机器学习模型训练与性能优化中的应用探讨
本文介绍了如何使用MATLAB进行机器学习模型的训练与优化。MATLAB作为强大的科学计算工具,提供了丰富的函数库和工具箱,简化了数据预处理、模型选择、训练及评估的过程。文章详细讲解了从数据准备到模型优化的各个步骤,并通过代码实例展示了SVM等模型的应用。此外,还探讨了超参数调优、特征选择、模型集成等优化方法,以及深度学习与传统机器学习的结合。最后,介绍了模型部署和并行计算技巧,帮助用户高效构建和优化机器学习模型。
MATLAB在机器学习模型训练与性能优化中的应用探讨
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据处理
人工智能平台PAI操作报错合集之任务重启后出现模型拆分报错,该怎么办
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。
|
11月前
如何看PAI产品下训练(train)模型任务的费用细节
PAI产品下训练(train)模型任务的费用细节
219 6
|
12月前
|
开发者 Python
阿里云PAI DSW快速部署服务
在使用阿里云DSW实例进行开发的时候,可能需要快速部署服务测试应用效果。DSW实例目前已经支持通过自定义服务访问配置功能,对外提供服务访问能力,您在应用开发过程中无需分享整个DSW实例,即可将服务分享给协作开发者进行测试和验证。
459 23
|
12月前
|
人工智能 搜索推荐 决策智能
不靠更复杂的策略,仅凭和大模型训练对齐,零样本零经验单LLM调用,成为网络任务智能体新SOTA
近期研究通过调整网络智能体的观察和动作空间,使其与大型语言模型(LLM)的能力对齐,显著提升了基于LLM的网络智能体性能。AgentOccam智能体在WebArena基准上超越了先前方法,成功率提升26.6个点(+161%)。该研究强调了与LLM训练目标一致的重要性,为网络任务自动化提供了新思路,但也指出其性能受限于LLM能力及任务复杂度。论文链接:https://arxiv.org/abs/2410.13825。
228 12
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
在模型训练中,如何平衡通用性和特定任务的需求
在模型训练中平衡通用性和特定任务需求是关键挑战。策略包括预训练与微调、多任务学习、结合任务无关与相关特征、选择适当架构、领域适应、数据增强、超参数调整、注意力机制、层级化训练、模型集成、利用中间表示、持续评估、避免过拟合、考虑伦理偏见、优化资源效率及收集用户反馈。这些方法有助于训练出既通用又专业的模型。
|
API 开发工具 对象存储
在PAI平台上,如何实现不同编程语言任务之间的数据共享?
【7月更文挑战第1天】在PAI平台上,如何实现不同编程语言任务之间的数据共享?
300 58
|
自然语言处理 API 开发工具
PAI如何处理不同编程语言的混合任务?
【7月更文挑战第1天】PAI如何处理不同编程语言的混合任务?
205 57

热门文章

最新文章