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。
常用算法和复杂度总结
一、常用算法和复杂度
算法
名称
复杂度
备注
快速排序
QuickSort(A,p,r)
最坏：O(n2)
平均：O(nlog n)
均衡划分：O(nlog n)
...
黑盒模型事后归因解析：SHAP 方法
近年来人工智能的浪潮越来越汹涌，以神经网络、集成模型为代表的机器学习模型在数据挖掘领域中发挥着不可替代的作用。在追求模型高精度的道路上，工业界和学术界也十分关注模型的可解释性，期待从复杂模型中得到更直观的理解。
