人工智能平台PAI

前言 机器学习很多时候在工业场景下也会有非常好的应用。本次实验，我们就会以一个综合循环发电厂的发电数据来展示机器学习是如何应用到工业生产的实际场景中的。 本实验数据采集自 UCI 机器学习数据集中的 混合发电厂数据。

前情提要 人工智能千千万，没法落地都白干。自从上次老司机用神经网络训练了热狗识别模型以后，群众们表示想看一波更加接地气，最好是那种能10分钟上手，一辈子受用的模型。这次，我们就通过某著名电商公司的公开数据集，在阿里云大数据生态之下快速构建一个基于协同过滤的推荐系统！ 推荐系统大家都不陌生，早就已经和大家的生活息息相关。

人工智能千千万，没法落地都白干。 自从上次老司机用神经网络训练了热狗识别模型以后，群众们表示想看一波更加接地气，最好是那种能10分钟上手，一辈子受用的模型。 这次，我们就通过某著名电商公司的公开数据集，在阿里云大数据生态之下快速构建一个基于协同过滤的推荐系统！

前情提要 美剧《硅谷》大家想必都没怎么看过，大家可能都不知道人工智能识别热狗曾是硅谷最赚钱的技术之一。去年 HBO 发布了官方的 Not Hotdog 应用，支持 iOS 和 Android 平台，据说是用 TensorFlow、Keras 和 React Native 打造的，但是源码没有公开。

看过美剧《硅谷》的同学都知道人工智能识别热狗曾是硅谷最赚钱的技术之一。去年 HBO 发布了官方的 Not Hotdog 应用，支持 iOS 和 Android 平台，据说是用 TensorFlow、Keras 和 React Native 打造的，但是源码没有公开。

虽然已经 9102 年了，MNIST手写数据集也早已经被各路神仙玩出了各种花样,比如其中比较秀的有用MINST训练手写日语字体的。但是目前还是很少有整体的将训练完之后的结果部署为一个可使用的服务的。大多数还是停留在最终Print出一个Accuracy。

PAI-DSW（Data science workshop）是专门为数据科学探索者们准备的云端深度学习开发环境，用户可以登录 DSW 进行代码的开发并运行工作。目前 DSW 支持了Github下载，让我们可以更加便捷的访问上面的资源.

在深度学习领域流传着这样一句话，“一张好的表示图，胜过一千个公式” 本文会介绍如何通过PAI-DSW中的FastNerualNetwork功能实现深度学习网络的可视化编辑。 神经网络最早诞生于生物领域，用来模仿生物大脑复杂的神经元构成，后来人类为了探索大脑是如何思考，通过一层一层的数学公式来模拟大脑分析事物的过程。

机器学习PAI 可视化建模 Tensorflow升级通知！请PAI Tensorflow用户注意查收邮件！

(本实验会用到流式机器学习算法，正处于邀测状态，需要申请开通)PAI地址：https://data.aliyun.com/product/learn流式机器学习算法申请：https://data.aliyun.com/paionlinelearning打开新闻客户端，往往会收到热点新闻推送相关的内容。

（本实验选用数据为真实电商脱敏数据，仅用于学习，请勿商用） 在上一期基于协同过滤的的推荐场景中，我们介绍了如何通过PAI快速搭建一个基于协同过滤方案的推荐系统，这一节会介绍一些如何基于推荐对象特征的推荐方法。

iip<br />数据源:撒地方<br />数据大小:6.62 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:读数据表,线性回归(旧),SQL脚本,过滤与映射,合并列<br />

ljkkjjk<br />数据源:<br />数据大小:6.62 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:读数据表,线性回归(旧),SQL脚本,过滤与映射,合并列<br />

【通知】阿里云机器学习PAI即将商业化 尊敬的机器学习PAI用户 感谢您一直以来对PAI的支持，从2015年开始，PAI平台和许多深度学习的爱好者一起成长，PAI始终坚持为深度学习用户带来更好的服务与支持，在2018年1月17日，PAI将正式商业化升级，以0元的价格为华东深度学习用户继续提供服务，华北区用户可以通过付费享受独有的计算资源。

利用精灵能力值判断精灵是否为极品精灵<br />数据源:kaggle<br />数据大小:16.5 KB<br />字段数量:12<br />使用组件:读数据表,拆分<br />

摘要：在2017杭州云栖大会机器学习平台PAI专场上，阿里巴巴研究员、阿里云机器学习平台PAI负责人林伟为大家分享了人工智能的发展历史以及阿里云机器学习平台PAI的简单情况和特性。   本文内容根据嘉宾演讲视频以及PPT整理而成。

农业贷款预测的回归算法实现<br />数据源:<br />数据大小:6.62 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:读数据表,线性回归(旧),SQL脚本,过滤与映射,合并列<br />

股票<br />数据源:pufa<br />数据大小:12.4 KB<br />字段数量:6<br />使用组件:读数据表,SQL脚本<br />

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，对于预测和预防心脏病将起到至关重要的作用。本文将会通过真实的数据，通过阿里云机器学习平台搭建心脏病预测案例。<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:读数据表,类型转换,SQL脚本,归一化,拆分,过滤式特征选择<br />

征文大赛奖品丰厚

这是一个测试 请删掉<br />数据源:<br />数据大小:584 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:读数据表,SQL脚本,过滤与映射<br />

心脏病自传数据预测<br />数据源:<br />数据大小:5.88 KB<br />字段数量:14<br />使用组件:读数据表<br />

一步一步跟着阿里云首页教程做的雾霾预测，仅供自己纪念<br />数据源:http://docs-aliyun.cn-hangzhou.oss.aliyun-inc.com/assets/attach/49128/cn_zh/1483609721415/wumai.txt?spm=a2c0j.8278987.630153.1.71450e96AdJhun&file=wumai.txt<br />数据大小:37.3 KB<br />字段数量:7<br />使用组件:读数据表,类型转换,SQL脚本,归一化,拆分<br />

test<br />数据源:<br />数据大小:1.36 MB<br />字段数量:25<br />使用组件:分箱,样本稳定指数(PSI),评分卡训练,拆分,评分卡预测,读数据表<br />

test<br />数据源:<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,JOIN<br />

test<br />数据源:test<br />数据大小:37.3 KB<br />字段数量:7<br />使用组件:读数据表,类型转换,SQL脚本,归一化,拆分<br />

测试测试<br />数据源:<br />数据大小:1.36 MB<br />字段数量:25<br />使用组件:分箱,读数据表,评分卡预测,评分卡训练,拆分,样本稳定指数(PSI)<br />

asdfsadf eee<br />数据源:<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:读数据表,SQL脚本,JOIN,过滤与映射<br />

机器学习PAI通过声音数据分辨男女（含语音特征提取相关数据和代码）

0925_信用卡消费分析_215<br />数据源:<br />数据大小:1.36 MB<br />字段数量:25<br />使用组件:分箱,样本稳定指数(PSI),评分卡训练,拆分,评分卡预测,读数据表<br />

流控流控流控流控<br />数据源:<br />数据大小:261 KB<br />字段数量:3<br />使用组件:读数据表,类型转换,过滤与映射,增加序号列,合并列<br />

本人小白，初次学习PAI,欢迎和大家一起交流学习这个PAI学习。阿里API直播课程的“手把手在线直播实操：机器学习PAI教你如何品酒”，我这边也就是学习一下。<br />数据源:<br />数据大小:96.1 KB<br />字段数量:12<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表<br />

通过ＧＢＤＴ生成的特征与原始特征进行ｍｅｒｇｅ，然后通过ＬＲ做回归。<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:Table to KV,SQL脚本,拆分,读数据表,特征编码,增加序号列<br />

GBDT 与LR 算法融合，将生成的特征与原始特征进行merge<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:Table to KV,SQL脚本,拆分,读数据表,特征编码,增加序号列<br />

asdf<br />数据源:adsf<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,JOIN<br />

asdf<br />数据源:asdf<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:Filter and Mapping,JOIN,Read ODPS table,SQL Script<br />

asdf<br />数据源:adsf<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:Filter and Mapping,JOIN,Read ODPS table,SQL Script<br />

亲爱的同学们，福利来临！随着机器学习领域的发展越来越火，阿里云机器学习PAI为广大机器学习爱好的学生提供免费的一站式算法平台，该平台提供上百种算法，并且兼容TensorFlow、Caffe、MXNET等深度学习框架，学生们还可以免费使用M40 GPU卡，这么好的福利到哪里去领呢？ 点击开通机器学习PAI：https://data.

test<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:归一化,拆分,过滤式特征选择,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

第一次尝试 LR<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

基于CTR的GBDT和LR方法融合<br />数据源:直播提供数据<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

GBDT+LR 融合方案<br />数据源:<br />数据大小:1.54 MB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

实现GBDT与LR的融合<br />数据源:<br />数据大小:1.54 MB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

实践分享：CTR中的GBDT+LR融合方案<br />数据源:internet<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

实战分享：CTR中的GBDT+LR融合方案<br />数据源:internet<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />