阿里云机器学习平台PAI使用简明教程(一)
操作数据准备1、DataStudio中创建数据表SQL脚本CREATE TABLE `lm_test_input` ( `value` bigint, `output1` bigint ) ;2、数据导入目前支持多种方式将数据导入到表，如果是大数据量导入，请使用tunnel客户端工具导入数据到表中。本示例使用的数据量较少，直接通过SQL脚本的方式导入数据。SQL脚本INSERT ...
阿里云机器学习平台PAI使用简明教程(三)
概述前面通过两个系列的教程分别介绍了PAI平台的数据流转、实验搭建、模型训练及模型在线部署调用。这一节主要介绍一下实验的离线调度及通过eascmd命令行方式进行部署。Step By Step1、实验搭建，以模板：心脏病预测案例为例2、测试运行，离线实验调度3、运维中心测试运行周期任务4、查看运行日志5、odps sql 保存模型到osspai -name modeltransfer2oss ...
全球首个！阿里云开源批流一体机器学习平台Alink
11月28日，阿里云正式开源机器学习平台 Alink，这也是全球首个批流一体的算法平台，旨在降低算法开发门槛，帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。 Alink基于实时计算引擎Flink，提供丰富的算法组件库和便捷的操作框架，开发者可以一键搭建覆盖数据处理、特征工程、模型训练、模型预测的算法模型开发全流程。作为业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台，Alink提供了Python 接口，.....
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
概述： SVM支持向量机是最常用的机器学习分类算法之一，属于有监督学习。这种算法的本质是对数据进行二元线性分类，这种特点和其算法原理有直接关系，通俗来说SVM支持向量机在单一计算周期中只能将数据分成两类并且分隔的手段都表现为线性特征，如对于二维空间内的分隔为线，三维空间内为平面，更高维度的称为超平面。 算法原理： 1、通过散点图观察数据的分布情况，因为是一个二分类问题所以例子中的数据只有蓝色和红....
机器学习算法—KMEANS算法原理及阿里云PAI平台算法模块参数说明
概述： KMEANS算法又被成为K均值算法，是一种常用的聚类算法，由于不需要根据给定的训练集训练模型因此是一种无监督学习算法。其本质是根据选定的参数K将数据分类成K类，在聚类过程中从单一样本开始通过不断计算聚类数据的均值来作为整个类的中心进而再将距离此类别中心最近的数据纳入同一类。 算法原理： 1、以下图样本散点图展示数据集的整体分布情况2、K值是KMEANS最重要的选择参数，直接决定着数据聚类....
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
概述： KNN算法一般也会经常被称为K邻近算法，其核心思想是根据训练集中的样本分类计算测试集中样本与训练集中所有样本的距离，根据所设定的K值选取前K个测试样本与训练样本最近的结果，结果中大多数训练样本所处在的类别即是本测试样本的类别。因训练样本的分类结果为已知因此KNN算法属于有监督学习算法。 算法原理： 1、以下图样本散点图展示训练集的整体分布情况从散点图中可以发现训练集的数据分类数量为3个类....
有人用过阿里云机器学习工具DSW吗？
最近一直在用PAI，不过PAI的模型比较少，难以满足客户需求，目前在考虑别的工具，看到了PAI-DSW（Data science workshop）， 不知道这个产品怎么样， 方便将外部的算法模型集成进来吗？ 比如基于R语言的， 基于Python类库写的， TensorFlow看到DSW是支持的，不知道有用过的同学吗？ 效果如何？
在阿里云Kubernetes上使用ENI进行分布式机器学习训练
概述 模型训练是机器学习最主要的实践场景，尤其以使用机器学习框架TensorFlow进行模型训练最为流行，但是随着机器学习的平台由单机变成集群，这个问题变得复杂了。利用KubeFlow社区的自定义资源TFJob/MPIJob/MxNetJob可以在Kubernetes集群方便的运行其不同的分布式训练框架，解决了易用性和训练生命周期管理的问题。而阿里云容器服务开源的Arena能让这一个操作更加简单....
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