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。
【玩转数据系列十二】PAI平台深度学习Caffe框架实现图像分类的模型训练
PAI平台深度学习Caffe框架实现图像分类的模型训练 背景 我们在之前的文章中介绍过如何通过PAI内置的TensorFlow框架实验基于Cifar10的图像分类,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/72841。
【图算法】金融风控实验_997
jjljljlkjlj<br />数据源:<br />数据大小:896 B<br />字段数量:3<br />使用组件:SQL脚本,读数据表,JOIN<br />
心脏病预测案例_1974
心脏病预测<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 />
【推荐算法】商品推荐_1450
测试一下功能<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 />
【玩转数据系列十一】机器学习PAI眼中的《人民的名义》
最近热播的反腐神剧“人民的名义”掀起来一波社会舆论的高潮,这部电视剧之所能得到广泛的关注,除了老戏骨们精湛的演技,整部剧出色的剧本也起到了关键的作用。笔者在平日追剧之余,也尝试通过机器学习算法对人民的名义的部分剧集文本内容进行了文本分析,希望从数据的角度得到一些输入。
大规模深度学习优化技术在PAI平台中的应用及实践
工业界和学术界也先后推出了用于Deep Learning建模用途的多种开源工具和框架,这里详细解读下阿里云推出的PAI(Platform of Artificial Intelligence)。其致力于通过系统与算法协同优化的方式,来有效解决Deep Learning训练工具的使用效率问题,目前PAI集成了TensorFlow、Caffe、MXNet这三款流行的Deep Learning框架,并针对这几款框架做了定制化的性能优化支持,以求更好的解决用户建模的效率问题。
【玩转数据系列十】利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类
伴随着今日阿里云机器学习PAI在云栖大会的重磅发布,快来感受下人工智能的魅力。 一、背景 随着互联网的发展,产生了大量的图片以及语音数据,如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来,一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。
【成功】从一列标题中进行高频词提取
从一列标题中进行高频词提取<br />数据源:从一列标题中进行高频词提取<br />数据大小:139 KB<br />字段数量:1<br />使用组件:写数据表,读数据表,增加序号列<br />
【图算法】金融风控实验
本文的业务场景如下: 已知的一份人物通联关系图,每两个人之间的连线表示两人有一定关系,可以是同事关系或者亲人关系等。已知“Enoch”是信用用户,"Evan"是欺诈用户,计算出其它人的信用指数。通过图算法,可以算出图中每个人是欺诈用户的概率,这个数据可以方便相关机构做风控。<br />数据源:风控数据<br />数据大小:896 B<br />字段数量:3<br />使用组件:SQL脚本,读数据表,JOIN<br />
【文本分析】新闻分类
新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式,消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类。无需任何人肉打标,完全由机器智能化实现。<br />数据源:网络爬取新闻数据<br />数据大小:261 KB<br />字段数量:3<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,增加序号列,类型转换<br />
农业贷款预测
很多农民因为缺乏资金,在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资,等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据,包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型,通过这个模型来预测受贷人的还款能力。 本文借助真实的农业贷款业务场景,利用回归算法解决贷款发放业务。 线性回归,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。本文通过农业贷款的历史发放情况,预测是否给预测集的用户发放他们需要的金额的贷款。<br />数据源:UCI开源数据集<br />数据大小:6.62 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,线性回归(旧),合并列<br />
心脏病预测案例_1480
tjr<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:DNN训练,归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />
心脏病预测案例_1480
gawgew<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:DNN训练,归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />
心脏病预测案例_1480
贷款发放<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,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />
心脏病预测案例_1480
分享到云栖社区<br />数据源:test<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />
test_multiEvaluation
多分类评估<br />数据源:多分类评估<br />数据大小:779 KB<br />字段数量:42<br />使用组件:读数据表<br />
test_multiEvaluation
多分类评估<br />数据源:多分类评估<br />数据大小:779 KB<br />字段数量:42<br />使用组件:读数据表<br />
test_multiEvaluation
实验名称实验名称实验名称<br />数据源:实验名称<br />数据大小:779 KB<br />字段数量:42<br />使用组件:读数据表<br />
心脏病预测案例_1480
主要针对,心脏病预测,具体的场景具体访问中阐述<br />数据源:预测数据<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />
【文本分析】新闻分类_860
发二娃fa'e'w<br />数据源:各位<br />数据大小:261 KB<br />字段数量:3<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,增加序号列,类型转换<br />
【玩转数据系列九】机器学习为您解密雾霾形成原因
如果要人们评选当今最受关注话题的top10榜单,雾霾一定能够入选。如今走在北京街头,随处可见带着厚厚口罩的人在埋头前行,雾霾天气不光影响了人们的出行和娱乐,对于人们的健康也有很大危害。本文通过爬取并分析北京一年来的真实天气数据,挖掘出二氧化氮是跟雾霾天气(这里指的是PM2.5)相关性最强的污染物,从
【玩转数据系列八】机器学习算法的离线调度实现-广告CTR预测
整套实验使用了阿里云机器学习进行数据挖掘工作,通过大数据开发套件进行调度和推送。具体的业务场景是:通过历史数据在阿里云机器学习平台上面训练模型,通过大数据开发进行调度,每天凌晨对于每天的广告投放CTR预测,甄选出符合标准的广告推送出去。
【玩转数据系列七】有娃的注意了,机器学习教您如何提高孩子学习成绩
母亲是老师反而会对孩子的学习成绩造成不利影响?能上网的家庭,孩子通常能取得较好的成绩?影响孩子成绩的最大因素居然是母亲的学历?本文通过机器挖掘算法和中学真实的学生数据为您揭秘影响中学生学业的关键因素有哪些。
【玩转数据系列六】文本分析算法实现新闻自动分类
新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式,消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类。无需任何人肉打标,完全由机器智能化实现。
【玩转数据系列五】农业贷款发放预测
很多农民因为缺乏资金,在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资,等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据,包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型,通过这个模型来预测受贷人的还款能力。
【玩转数据系列四】听说啤酒和尿布很配?本期教你用协同过滤做推荐
数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品,但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候,会大大提高两者销量。很多时候看似不相关的两种产品,却会存在这某种神秘的隐含关系,获取这种关系将会对提高销售额起到推动作用,然而有时这种关联是很难通过理性的分析得到的。这时候我们需
【玩转数据系列三】利用图算法实现金融行业风控
本文将针对阿里云平台上图算法模块来进行实验。图算法一般被用来解决关系网状的业务场景。与常规的结构化数据不同,图算法需要把数据整理成首尾相连的关系图谱。图算法更多的是考虑边和点的概念。阿里云机器学习平台上提供了丰富的图算法组件,包括K-Core、最大联通子图、标签传播聚类等。
【玩转数据系列二】机器学习应用没那么难,这次教你玩心脏病预测
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
实践!如何用阿里云的机器学习得出泰坦尼克号沉船事件中谁有更大的概率获救
阿里云机器学习平台该平台沉淀了阿里巴巴的机器学习算法体系和经验,从数据的预处理、到机器学习算法、模型的评估和预测动能。