学习笔记，仅供参考，有错必纠

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机器学习平台PAI

机器学习PAI

**阿里云机器学习平台PAI（ Platform of Artificial Intelligence ）：**是构建在阿里云MaxCompute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。为算法开发者提供了丰富的MPI、PS、BSP等编程框架和数据存储接口，同时提供了基于WEB的可视化控制台，降低了使用门槛。PAI上手简单、算法丰富、一站式体验并支持深度学习。

PAI跟DataWorks是无缝打通的，实现SQL、UDF、UDAF、MR等多种数据处理，基于PAI平台上训练模型，生成的模型可以通过EAS部署到线上环境，并支持周期性调度，也可以发布到DataWorks与其它上下游任务节点打通依赖关系。另外调度任务区分生产环境以及开发环境，可以做到数据安全隔离。即数据在MaxCompute或OSS上，PAI完成数据建模。

PAI的使用流程

PAI的可视化建模可以基于模板，也可以自己新建一个。

PAI的数据建模

在明确任务、目标、并且掌握数据实际情况前提下，即完成商业理解任务、数据理解任务前提下，开始机器学习的数据建模过程：

• 数据预处理

• 选择特征

• 选择模型进行数据训练

• 模型评估

• 应用部署及再学习、再训练

PAI三种建模方式

• PAI-AutoLearning

PAI-AutoLearning支持在线标注、自动模型训练、超参优化以及模型评估。只需少量标注数据为输入，无需人工智能基础、无需写代码、无需调参，模型训练完整过程交给PAI AutoLearning，即可得到高可用的模型。

• PAI-Studio

PAI-Studio提供可视化的机器学习实验开发环境，帮助用户实现无代码开发人工智能相关服务。内置数百个成熟的机器学习算法，覆盖商品推荐、金融风控、广告预测等场景，满足用户不同程度的需求，即开即用。

• PAI-DSW

通过DSW平台完成数据预处理、算法开发、模型训练以及模型部署，无需多平台切换。DSW内置了PAI团队深度优化过的Tensorflow框架，同时也支持通过打开Terminal自行安装第三方库。

PAI的在线预测、离线调度

PAI 除了提供模型训练功能，还提供了在线预测以及离线调度功能，让机器学习训练结果和业务可以无缝衔接。