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Gartner市场定义：
DSML工程平台由核心产品和集成产品、组件、库和框架（包括专有、合作伙伴来源和开源）的支持组合组成，用于开发和运行与典型复杂、创新和高度可扩展应用程序集成的机器学习解决方案。这些平台使用多种编程语言提供了以代码为中心的用户界面。为了提高生产率，它们还通过可视化界面和开放式API促进合成和自动化。
多角色数据科学和机器学习 (DSML) 平台是一个具有凝聚力和可组合性的产品和功能组合，可为多种用户类型及其协作提供增强和自动化的支持。“多角色DSML平台” 的主要目标是通过民主化创造价值。这是通过将DSML的能力带给更广泛的非技术和技术受众来实现的，同时通过DSML开发和操作过程的所有阶段自动化和增强来“隐藏”复杂性。逐渐地通过为商业智能、可视化和探索提供额外的分析功能来补充这一点。
Gartner报告指出：人工智能和数据科学平台市场到2025年将以21.6% 的复合年增长率增长到100亿以上。市场的增长反映了组织对数据科学和机器学习计划的投资，这些投资在很大程度上已从战略转向执行层面。DSML工程市场代表了业务需求和技术实施之间动态变化。
机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）是阿里云人工智能平台，提供一站式的机器学习解决方案。
PAI起初是服务于阿里巴巴集团内部（例如淘宝、支付宝和高德）的机器学习平台，致力于让公司内部开发者更高效、简洁、标准地使用人工智能AI（Artificial Intelligence）技术。随着PAI的不断发展，2018年PAI平台正式商业化，目前已经积累了数万的企业客户和个人开发者，是中国云端机器学习平台之一。
PAI底层支持多种计算框架：
· 流式计算框架Flink。
· 基于开源版本深度优化的深度学习框架TensorFlow。
· 千亿特征样本的大规模并行计算框架Parameter Server。
· Spark、PySpark、MapReduce等业内主流开源框架。
PAI提供的服务：
· 可视化建模和分布式训练PAI-Designer。
· Notebook交互式AI研发PAI-DSW（Data Science Workshop）。
· 云原生AI基础平台PAI-DLC（Deep Learning Containers）。
· 自动化建模PAI-AutoLearning。
· 在线预测PAI-EAS（Elastic Algorithm Service）。
PAI的优势：
· 服务支持单独或组合使用。支持一站式机器学习，您只要准备好训练数据（存放到OSS或MaxCompute中），所有建模工作（包括数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型发布至离线或在线环境）都可以通过PAI实现。
· 对接DataWorks，支持SQL、UDF、UDAF、MR等多种数据处理方式，灵活性高。
· 生成训练模型的实验流程支持DataWorks周期性调度，且调度任务区分生产环境和开发环境，进而实现数据安全隔离。
