摘要：
机器学习PAL数据预处理 本文介绍如何对原始数据进行数据预处理，得到模型训练集和模型预测集。 前提条件 完成数据准备，详情请参见准备数据。 操作步骤 登录PAI控制台。 在左侧导航栏，选择模型开发和训练 > Studio-可视化建模。在PAI可视化建模页面，单击进入机器学习。 将组件拖入画布并拼接为 阅读全文
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机器学习PAL基本概念 本文介绍PAI-Studio、PAI-DSW及PAI-EAS的基本概念。 PAI-Studio PAI-DSW PAI-EAS 阅读全文
摘要：
机器学习PAL产品优势 PAI支持丰富的机器学习算法、一站式的机器学习体验、主流的机器学习框架及可视化的建模方式。本文介绍PAI的产品优势。 丰富的机器学习算法 PAI的算法都经过阿里巴巴集团大规模业务的沉淀，不仅支持基础的聚类和回归类算法，同时也支持文本分析和特征处理等复杂算法。 支持对接阿里云其 阅读全文
摘要：
机器学习PAI产品架构 本文介绍PAI的产品架构。 如上图所示，PAI的业务架构分为五层： 基础设施层：包括CPU、GPU、FPGA及NPU。 计算引擎和容器服务层：包括MaxCompute、EMR、实时计算等计算引擎及容器服务ACK。 计算框架层：包括Alink、TensorFlow、PyTorc 阅读全文
摘要：
机器学习PAI 机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）是阿里云人工智能平台，提供一站式的机器学习解决方案。本文介绍什么是机器学习PAI。 什么是机器学习 机器学习是指机器通过统计学算法，对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型指导业务。目前机器 阅读全文
摘要：
Auto ML自动特征工程 特征工程是在做机器学习训练的过程中必不可少的环节，特征工程就是找出对模型结果有益的特征交叉关系，通常特征工程需要耗费算法工程师大量的精力去尝试。针对这样的场景，PAI推出智能特征交叉组件，基于该组件可以帮助您锁定哪些特征的交叉是有意义的。本文介绍智能特征交叉组件的使用方法 阅读全文
摘要：
Auto ML自动调参 本文介绍Auto ML自动调参的算法介绍及操作流程。 操作步骤 登录PAI控制台。 单击左侧导航栏的实验并选择某个实验。 本文以雾霾天气预测实验为例。 在实验画布区，单击左上角的Auto ML > 模型自动调参。 在自动调参配置页面，选择需要调参的算法，单击下一步。 说明 一 阅读全文
摘要：
自动机器学习（AutoML） 不再需要苦恼于学习各种机器学习的算法 目录： 一、为什么需要自动机器学习 二、超参数优化 Hyper-parameter Optimization 三、元学习 Meta Learning 四、神经网络架构搜索 Neural Architecture Search 五、自 阅读全文