人工智能平台PAI

根据用户画像、交易行为和商品特征，用户智能推荐的方式帮助用户找到最合适的商品<br />数据源:用户数据、交易数据、商品数据<br />数据大小:184 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:归一化,过滤与映射,SQL脚本,缺失值填充,读数据表,JOIN,类型转换<br />

基于用户画像和消费行为的商品推荐<br />数据源:购物数据<br />数据大小:184 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:归一化,过滤与映射,SQL脚本,缺失值填充,读数据表,JOIN,类型转换<br />

电力<br />数据源:<br />数据大小:5.97 KB<br />字段数量:8<br />使用组件:写数据表,读数据表<br />

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

测试<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 />

机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分 背景 如果你是做互联网金融的，那么一定听说过评分卡。评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法，评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法，而是一种通用的建模框架，将原始数据通过分箱后进行特征工程变换，继而应用于线性模型进行建模的一种方法。

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<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 />

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 />

基于画像的商品推荐<br />数据源:真实购物数据<br />数据大小:184 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:Comments Node,归一化,过滤与映射,SQL脚本,缺失值填充,读数据表,JOIN,类型转换<br />

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。

人民的名义台本分析<br />数据源:人民的名义台本<br />数据大小:77.8 KB<br />字段数量:2<br />使用组件:读数据表<br />

测试<br />数据源:<br />数据大小:38.7 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:全表统计,读数据表<br />

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。

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。

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 />

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:UCI<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 />

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 />

本文的业务场景如下： 通过一份7月份前的用户购物行为数据，获取商品的关联关系，对用户7月份之后的购买形成推荐，并评估结果。比如用户甲某在7月份之前买了商品A，商品A与B强相关，我们就在7月份之后推荐了商品B，并探查这次推荐是否命中。<br />数据源:购物数据<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 />

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 />

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。<br />数据源:UCI开源数据<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 />

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 />

通过分析2016年一年来的空气指标数据探查雾霾成因，最终成功挖掘出影响雾霾的最关键因素是二氧化氮的排放量。使用了统计分析组件、逻辑回归以及随机森林。<br />数据源:国家气象局数据<br />数据大小:37.3 KB<br />字段数量:7<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

机器学习<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 />

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 />

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 />

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 />

123<br />数据源:123<br />数据大小:7.22 KB<br />字段数量:16<br />使用组件:读数据表<br />

etrec<br />数据源:etrec<br />数据大小:1.03 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:读数据表<br />

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 />

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 />

123<br />数据源:<br />数据大小:7.22 KB<br />字段数量:16<br />使用组件:读数据表<br />

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

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 />

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 />

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 />

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 />

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。

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。

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。

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

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。

玩转数据系列文章通过简单地案例搭建，介绍如何通过阿里云机器学习平台进行数据挖掘。

阿里云 PAI-Model Gallery 已同步接入 gpt-oss 系列模型，提供企业级部署方案。

人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn，从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。