人工智能平台PAI
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。
Python实现GBDT(梯度提升树)回归模型(GradientBoostingRegressor算法)项目实战
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Python实现Catboost回归模型(CatBoostRegressor算法)项目实战
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大语言模型的直接偏好优化（DPO）对齐在PAI-QuickStart实践
阿里云的人工智能平台PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对DPO算法提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过PAI-QuickStart轻松实现大语言模型的DPO对齐微调。本文以阿里云最近推出的开源大型语言模型Qwen2（通义千问2）系列为例，介绍如何在PAI-QuickStart实现Qwen2的DPO算法对齐微调。
Python实现Naive Bayes贝叶斯分类模型(GaussianNB、MultinomialNB算法)项目实战
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60分钟深度测评阿里云基于大模型构建的操作系统智能助手
OS Copilot 概要 OS Copilot 是阿里巴巴云针对Linux操作系统开发的智能助手，集成在Alibaba Cloud Linux中，利用大模型技术提供自然语言问答、命令行辅助、阿里云CLI调用和系统运维功能。它尤其适合新手，直观的交互方式提升效率。此外，OS Copilot支持在操作系统内直接管理阿里云资源，简化运维任务。目前，该助手仅在特定版本的Alibaba Cloud Linux上可用。体验者可以通过提供的链接和指南进行实操，体验其功能，如命令行的自然语言交互和环境变量配置。OS Copilot在提高用户体验和工作流集成方面的创新，预示着未来AI在操作系统中的广泛应用。
Python基于局部离群因子LOF算法(LocalOutlierFactor)实现信用卡数据异常值检测项目实战
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Python实现AdaBoost分类模型(AdaBoostClassifier算法)项目实战
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Python实现Stacking分类模型(RandomForestClassifier、ExtraTreesClassifier、AdaBoostClassifier、GradientBoostingClassifier、SVC)项目实战
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基于Python实现随机森林分类模型(RandomForestClassifier)项目实战
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Python实现随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战
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Python实现循环神经网络SimpleRNN、LSTM进行淘宝商品评论情感分析(含爬虫程序)
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「PAI-ArtLab100 AIGC」设计普惠计划发布！与 100+ 高校共同探索 AIGC 教育新路径
6月28日，D20全球设计院长峰会（简称D20峰会）在杭州阿里巴巴全球总部召开。峰会现场，阿里云高校合作部、阿里云人工智能平台PAI，以及阿里云设计中心联合发布「ArtLab100 AIGC设计普惠计划」（简称ArtLab100计划），与 100+ 高校共同探索 AIGC 教育新路径。旨在推动设计艺术教育与人工智能技术的深度结合，培育新时代的设计创新人才，同时加强校企合作，促进产业界与学术界的协同进步。
