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，提供数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化等全链路AI开发服务。开发者可以通过PAI快速搭建训练模型，比如搭建一些比较有趣的《物体识别》和《验证语音降噪等》的实验模型，也可以满足企业的需求，实现对企业的个性化推荐。小编整理了一些基于PAI平台的模型开发和训练指南，供开发者参考收藏。了解机器学习平台PAI：https://www.aliyun.com/produc...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，集成了JupyterLab和plug-in深度定制开发，无需任何运维配置，沉浸式体验Notebook编写、调试和运行Python代码。支持安装开源框架，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：PAI-DSW实验室创建攻略|《阿里云机器学习PAI-DSW入门指南》3.大数据算命系列用机器学习测评你的相亲战力|《阿里云机器学习PAI-DSW入门指南》4.半小时验证语音降噪——贾扬清邀你体验云端极速开发|《阿里云机器学习PAI-DSW入门指南》5.四步训练自己的CNN手写识别模型|6.如何自己训练一个热狗识别模型|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，很多书和网上的资料都比较关注如何做这个算法，包括很多论文都在讲最新的推荐算法。但是，当开发者真正去搭建这个业务系统的时候，尤其是在云端，就会发现这其实是一个系统工程。即使你知道推荐业务需要哪些算法，你仍然会面临很多问题。比如性能问题，数据存储问题等等。以下内容包含基础理论、算法和系统，供开发者学习。一、推荐系统的基本概念和架构二、开放下载！基于PAI的个性化推荐系统开发指南3.10分钟搭建一个简单的基于PAI的推荐系统4.基于PAI-Studio推荐召回场景-FMEmbedding实现方案5.推荐系统召回算法及架构描述6.推荐系统整理算法及架构说明7.推荐系统线上服务安排及架构说明8.向阿里云技术专家学习智能推荐系统企业最佳实践1.最佳实践助力投圈视频实现视频智能推荐
