人工智能平台 PAI

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机器学习PAI 2020-4 月刊
PAI 2020-4月 产品月刊为您带来4月机器学习PAI产品:DSW2.0专业版发布、Studio Bert算法发布等最新资讯。
2026企业AI如何真正落地?深度拆解60+全球案例
2026年企业AI应用已告别“大模型万能论”。本文基于斯坦福《企业AI实战手册》及16家头部企业案例,提炼7条落地共性:AI须嵌入核心业务流程;高风险行业坚持“人先于AI”;数据质量决定成效上限;行业分化加剧,通用方案失效;价值重心从个人提效转向组织决策;AI需持续运营而非一次性项目;推荐以8周闭环验证真实场景,本质是经营能力的竞争。
用户流失预警风控
在业务发展过程中有两个重要的环节,一个是拉新,另一个是留存。如何做到用户的留存需要很多技术手段保证,一个比较重要的方式是建立用户流失模型,通过学习历史上流失用户的特点,通过机器学习的手段训练处风控模型,队可能会流式的用户进行预测,然后可以提前通过运营手段做一些用户流失的防范。
一文说明白 AI API中转站是什么?
AI API中转站是连接国内开发者与海外大模型(如OpenAI、Claude)的代理平台,破解网络、支付、注册三重壁垒。支持微信/支付宝充值、统一OpenAI格式调用、智能路由与自建号池,以“倍率”计费(官方价×倍率)。适合中小团队降本提效,但需警惕低价掺水、数据安全与服务稳定性。
机器学习算法—SVM支持向量机算法原理及阿里云PAI平台算法模块参数说明
阿里云PAI平台提供了大量已经封装完成可以直接使用的机器学习算法模块,本文说明SVM支持向量机算法的原理并在原理的基础上说明PAI平台SVM支持向量机模块中参数设置的意义,根据原理介绍算法的优点和缺点
机器学习算法—KNN算法原理及阿里云PAI平台算法模块参数说明
阿里云PAI平台提供了大量已经封装完成可以直接使用的机器学习算法模块,本文说明KNN算法的原理并在原理的基础上说明PAI平台KNN模块中参数设置的意义,根据原理介绍算法的优点和缺点
带你读《Python数据分析与数据化运营(第2版)》之一:Python和数据化运营
这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作,从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。作者是有10余年数据分析与数据化运营的大数据专家,书中对50余个数据工作流知识点、14个数据分析与挖掘主题、4个数据化运营主题、8个综合性案例进行了全面的讲解,能让数据化运营结合数据使用场景360°落地。
AI生成网站入门指南:从零基础到专业建站的路径
零基础建站难?AI生成网站成新选择!无需代码、低成本,三步搞定:①明确目标场景;②用自然语言生成页面与前后端代码(如LynxCode);③优化交互与适配。AI不替代开发者,而是降低门槛、提升效率,助创业者快速验证想法。
Miniconda 安装与环境配置全流程图解(2025 最新版)
Miniconda 可以看作是 Anaconda 的“轻装版”,只自带 conda 包管理器与基础的 Python 运行时。它体积小、部署速度快,特别适合按需创建与管理虚拟环境的用户。与 Anaconda 相比,Miniconda 不会预先安装一大堆科学计算库,你可以根据项目需求再单独选择、安装需要的包,因此整体更轻巧、更灵活。 本文将手把手演示在 Windows 下安装 Miniconda 的全过程:从下载安装器、完成向导配置、设置环境变量,到最后的基础验证与简单示例,帮助你迅速把 Miniconda 用起来。
【DSW Gallery】Jupyter魔术命令使用技巧
Jupyter Notebook除了能够执行Python代码之外,还提供一些魔术命令(Magic Command)方便用户简洁地解决标准数据分析中的各种常见问题,本文介绍几个常见的魔术命令使用技巧。
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