人工智能平台PAI

EasyCV是基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具，并包含图像分类，度量学习，目标检测，姿态识别等视觉任务的SOTA算法。本文以文字识别为例，为您介绍如何在PAI-DSW中使用EasyCV。

EasyCV是基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具，并包含图像分类，度量学习，目标检测，姿态识别等视觉任务的SOTA算法。本文将以BEVFormer 3D检测为例，为您介绍如何在PAI-DSW中使用EasyCV。

EasyCV是基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具，并包含图像分类，度量学习，目标检测，姿态识别等视觉任务的SOTA算法。本文以度量学习为例，为您介绍如何在PAI-DSW中使用EasyCV。

Android Paint 抗锯齿画线模糊

机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence）是面向企业客户及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生机器学习。是构建在阿里云MaxCompute（原ODPS）计算平台之上，集数据处理、建模、离线预测、在线预测为一体的机器学习平台。而高质量的数据集是高精度模型的基础，是数据准备的核心目标。阿里云PAI提供数据集管理模块，支持将各类数据（本地数据、阿里云存储中的数据等）注册为数据集，为智能标注、模型训练做准备。但是很多公司RAM用户在创建及管理数据集过程中因为对平台比较陌生常常会遇到权限相关问题，本文介绍创建过程中常见的一个权限问题，以供参考。

MaxCompute赋能人工智能-PAI平台介绍

给定两个以升序排列的整形数组 nums1 和 nums2, 以及一个整数 k。 定义一对值 (u,v)，其中第一个元素来自 nums1，第二个元素来自 nums2。 找到和最小的 k 对数字 (u1,v1), (u2,v2) ... (uk,vk)。

给定一组唯一的单词， 找出所有不同 的索引对(i, j)，使得列表中的两个单词， words[i] + words[j] ，可拼接成回文串。

阿里灵杰AI开发者峰会将于2022年12月22日14：00准时开启线上直播。

阿里云开源大数据一直坚持兼容并蓄，百花齐放的产品理念，面向大数据的未来进行投资和发展。今年开源大数据E-MapReduce、Flink、Elasticsearch 等产品矩阵再次升级，向着开放化、现代化、智能化和云原生的高质量发展迈进。

本文为您展示DSW Gallery的全部文章，欢迎您浏览。同时文末有动手实验有奖活动，期待您的参与！

ODPS 解决了用户多元化数据的计算需求问题，实现了存储、调度、元数据管理上的一体化架构融合，支撑交通、金融、科研、政府等多场景数据的高效处理，是目前国内最早自研、应用最为广泛的一体化大数据平台。

11月3日，2022云栖大会上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云计算平台事业部负责人贾扬清表示，为满足用户多元化数据计算需求，阿里云ODPS升级为一体化大数据平台。

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，更多的是考虑边和点的概念。这里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。本示例是使用人物关系图数据，和少量标记用户数据，基于图算法实现金融风控。

ALS (Alternating Lease Square）交替最小二乘法是一种model based的协同过滤算法， 用于对评分矩阵进行因子分解，然后预测user对item的评分。 它通过观察到的所有用户给产品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的产品。

Alink 提供了对大规模数据的高效统计，能提供数量、缺失值、最大最小值、分位数、分布直方图等各种统计指标，用户可以探索数据特征，并为特征工程提供辅助。Alink 还能无缝结合 TensorFlow Data Validation，提供数据 schema 推断、数据偏移检测等功能。

介绍DSW实例如何与用户的VPC进行网络打通，支持跨VPC访问用户的数据和服务，方便和用户VPC中的系统进行集成。

本文介绍了如何使用 HybridBackend 在 GPU 上加速一个示例推荐模型的训练。HybridBackend 是阿里巴巴提供的一个工业级稀疏模型训练框架，可以帮助用户轻松提升GPU上的稀疏模型训练的计算吞吐。

EasyNLP提供多种模型的训练及预测功能，旨在帮助自然语言开发者方便快捷地构建模型并应用于生产。本文以文本分类为例，为您介绍如何在PAI-DSW中基于EasyNLP快速使用BERT进行文本分类模型的训练、推理。

EasyCV是基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具，并包含图像分类，度量学习，目标检测，姿态识别等视觉任务的SOTA算法。本文以YOLOX模型图像检测为例，为您介绍如何在PAI-DSW中使用EasyCV。

本文以KNN模型为例子，介绍了如何使用sklearn中的方法进行模型的训练，超参数的自动化调优以及如何对数据进行降维等等。

DSW提供完善的实例管理、资源管理、权限管理等功能，助力企业或团队，完成多人协作的开发工作。

基于 Flink & DeepRec 构建 Online Deep Learning专场的直播回放和PPT下载

凭借达摩院领先的AI算法和阿里云丰富的产品体系，继2021年入围远见者象限之后，阿里云进一步跃升至挑战者象限，且成为报告中执行能力最强的中国企业。

自监督学习（Self-Supervised Learning）能利用大量无标注的数据进行表征学习，然后在特定下游任务上对参数进行微调。通过这样的方式，能够在较少有标注数据上取得优于有监督学习方法的精度。近年来，自监督学习受到了越来越多的关注，如Yann Lecun也在 AAAI 上讲 Self-Supervised Learning 是未来的大势所趋。在CV领域涌现了如SwAV、MOCO、DINO、MoBY等一系列工作。MAE是kaiming继MOCO之后在自监督学习领域的又一力作。首先，本文会对MAE进行解读，然后基于EasyCV库的精度复现过程及其中遇到的一些问题作出解答。

阿里云计算平台PAI团队携手达摩院智能对话与服务技术团队，在CCIR Cup2021全国信息检索挑战杯的《预训练模型知识量度量》比赛中基于自研的融入知识预训练模型取得第一名。团队采用自研的知识预训练模型KGBERT和DKPLM为底座，采用多样化知识融入方法，形成强有力的蕴含丰富知识的预训练模型，在比赛数据上取得了非常好的效果。

2021阿里灵杰AI工程化峰会，贾扬清深度解读阿里灵杰大数据和AI一体化平台

2021 年 6 月 24 日，阿里云机器学习平台PAI获得“大数据产品能力评测”联邦学习项目基础能力专项评测证书，持续探索行业新趋势，不断在前沿的热门领域尝试AI应用落地。

在国内外的各大社交平台上，卡通头像已经成为了一种风潮。但如何才能自己打造一款快速生成卡通化照片的神器呢？前不久，来自尼日利亚的学生开发者Abdul-Hadi Hashim就基于阿里云的多款产品开发出了这样一款名叫3D Animate Hub的小工具，并在首届阿里云全球AI创新挑战赛中获得了二等奖。

“AI行业接下来可能有哪些发展？” “一线从业者如何看待其中的机会？”近日，知乎合伙人、CTO李大海与阿里巴巴副总裁、阿里云智能高级研究员贾扬清亮相知乎直播，与网友分享了他们对AI时代下行业趋势、技术应用、个人成长等多个层面的洞察和思考。