开发者玩转机器学习不能错过的15篇深度文章!

机器学习平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务。开发者可以通过PAI快速构建训练模型,如搭建一些《物体识别》、《验证语音降噪等》有趣的实验模型,也可以契合企业需求,实现企业个性化推荐,小编整理了一些基于PAI平台的模型开发训练指南,供开发者参考收藏。

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PAI-DSW入门指南&实践

PAI-DSW是为算法开发者量身打造的云端深度学习开发环境,集成JupyterLab,插件化深度定制化开发,无需任何运维配置,沉浸式体验Notebook编写、调试及运行Python代码。支持开源框架的安装,并提供阿里巴巴深度优化的Tensorflow框架,通过编译优化提升训练性能。
1.阿里云机器学习PAI-DSW入门指南

2.新手上路:PAI-DSW实验室创建攻略 | 《阿里云机器学习PAI-DSW入门指南》

3.大数据算命系列之用机器学习评估你的相亲战斗力 | 《阿里云机器学习PAI-DSW入门指南》

4.半小时验证语音降噪—贾扬清邀你体验快捷云上开发 | 《阿里云机器学习PAI-DSW入门指南》

5.四步训练出自己的CNN手写识别模型 | 《阿里云机器学习PAI-DSW入门指南》

6.如何自己训练一个热狗识别模型 | 《阿里云机器学习PAI-DSW入门指南》

推荐场景入门

推荐系统可以理解为推荐算法和系统工程的总和,即推荐系统=推荐算法+系统工程。关于推荐系统,很多的书和网上的资料更多的是聚焦到这个算法怎么做,包括很多paper都说的是最新的推荐算法。但是,当开发者真正动手去搭建这套业务系统,特别是在云上去做的时候,会发现其实是一个系统化的工程。即使知道推荐业务需要用哪些算法,你依然会面临很多问题。比如说性能的问题、数据存储的问题,等等。以下内容包含了基础理论、算法和系统,供开发者学习。
1.推荐系统基本概念和架构

2.开放下载!基于PAI个性化推荐系统开发指南

3.基于PAI 10分钟搭建一个简单推荐系统

4.基于PAI-Studio推荐召回场景-FM Embedding实现方案

5.推荐系统召回算法及架构说明

6.推荐系统排序算法及架构说明

7.推荐系统线上服务编排及架构说明

8.跟阿里云技术专家学习智能推荐系统

企业最佳实践

1.最佳实践助力票圈视频实现智能视频推荐

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