阿里机器学习PAI是什么？

　　阿里机器学习PAI是什么？

　　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。本文为您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。目前机器学习主要应用在以下场景：

　　营销类场景：商品推荐、用户群体画像或广告精准投放。

　　金融类场景：贷款发放预测、金融风险控制、股票走势预测或黄金价格预测。

　　社交网络服务关系挖掘场景：微博粉丝领袖分析或社交关系链分析。

　　文本类场景：新闻分类、关键词提取、文章摘要或文本内容分析。

　　非结构化数据处理场景：图片分类或图片文本内容提取。

　　其它各类预测场景：降雨预测或足球比赛结果预测。

　　机器学习包括传统机器学习和深度学习。传统机器学习分为以下几类：

　　有监督学习(Supervised Learning)：每个样本都有对应的期望值，通过搭建模型，实现从输入特征向量到目标值的映射。例如解决回归和分类问题。

　　无监督学习(Unsupervised Learning)：所有样本没有目标值，期望从数据本身发现一些潜在规律。例如解决聚类问题。

　　增强学习(Reinforcement Learning)：相对比较复杂，系统和外界环境不断交互，根据外界反馈决定自身行为，达到目标最优化。例如阿尔法围棋和无人驾驶。

　　什么是机器学习平台PAI

　　PAI起初是服务于阿里巴巴集团内部(例如淘宝、支付宝和高德)的机器学习平台，致力于让公司内部开发者更高效、简洁、标准地使用人工智能AI(Artificial Intelligence)技术。随着PAI的不断发展，2018年PAI平台正式商业化，目前已经积累了数万的企业客户和个人开发者，是中国云端机器学习平台之一。

　　PAI底层支持多种计算框架：

　　流式计算框架Flink。

　　基于开源版本深度优化的深度学习框架TensorFlow。

　　千亿特征样本的大规模并行计算框架Parameter Server。

　　Spark、PySpark、MapReduce等业内主流开源框架。

　　PAI提供的服务：

　　可视化建模和分布式训练PAI-Designer，详情请参见可视化建模(PAI-Designer)。

　　Notebook交互式AI研发PAI-DSW(Data Science Workshop)，详情请参见交互式建模(PAI-DSW)。

　　云原生AI基础平台PAI-DLC(Deep Learning Containers)，详情请参见训练任务提交(Training)。

　　自动化建模PAI-AutoLearning，详情请参见AI行业插件。

　　在线预测PAI-EAS(Elastic Algorithm Service)，详情请参见模型在线服务(PAI-EAS)。

　　PAI的优势：

　　服务支持单独或组合使用。支持一站式机器学习，您只要准备好训练数据(存放到OSS或MaxCompute中)，所有建模工作(包括数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型发布至离线或在线环境)都可以通过PAI实现。

　　对接DataWorks，支持SQL、UDF、UDAF、MR等多种数据处理方式，灵活性高。

　　生成训练模型的实验流程支持DataWorks周期性调度，且调度任务区分生产环境和开发环境，进而实现数据安全隔离。