机器学习PAI

阿里云机器学习和深度学习平台PAI(Platform of Artificial Intelligence),为传统机器学习提供上百种算法和大规模分布式计算的服务;为深度学习客户提供单机多卡、多机多卡的高性价比资源服务,支持最新的深度学习开源框架;帮助开发者和企业客户弹性扩缩计算资源,轻松实现在线预测服务。    
推荐业务解决方案教程    深度学习开发平台DSW全新上线    申请自动化弹性扩缩在线预测服务

立即开通 管理控制台 场景体验 产品价格 产品文档 MaxCompute

  • 机器学习

    100余种算法组件,覆盖回归、分类、聚类、文本分析等算法。提供企业分布式计算能力,轻松实现大规模数据处理

  • 深度学习

    提供GPU单机多卡和多机多卡的计算能力,支持开源任意版本的深度学习框架,并提供阿里云深度优化的Tensorflow,性能与速度更佳

  • 在线预测服务

    通过表单配置,让模型快速生成API服务

  • Auto Machine Learning

    AutoML引擎提供模型训练参数调优服务,在最大限度上减少机器学习业务搭建成本

  • 机器学习

    100余种算法组件,覆盖回归、分类、聚类、文本分析等算法。提供企业分布式计算能力,轻松实现大规模数据处理

  • 深度学习

    提供GPU单机多卡和多机多卡的计算能力,支持开源任意版本的深度学习框架,并提供阿里云深度优化的Tensorflow,性能与速度更佳

  • 在线预测服务

    通过表单配置,让模型快速生成API服务

  • Auto Machine Learning

    AutoML引擎提供模型训练参数调优服务,在最大限度上减少机器学习业务搭建成本

如何上传数据

如何创建实验

如何使用社区分享功能

TensorFlow实现图像分类

文本分析-新闻自动分类系统

x

针对不同用户类型

入门用户 Entry Level

适合对机器学习感兴趣,或者想借力于PAI平台做业务初探用户

特性:

算法组件化,简单拖拽即可用,易上手 丰富的算法库,贴合用户需求 完整的算法运行日志

使用场景:

约¥1.5元/计算时 详细定价 >

标准用户 Standard Level

适合有一定机器学习基础,有实际业务场景的用户

特性:

AutotML调参,快速找到最佳模型 EAS模型部署,提供稳定模型服务供业务方调用 深度学习框架,Tensorflow、Caffe、MXNet

使用场景:

约¥1.5元/计算时 0.4元/小时/Quota 详细定价 >

深度用户 Expert Level

适合机器学习深度用户,有深度学习、实时训练需求

特性:

PAI DSW云端编程平台 流式机器学习,实时模型训练(敬请期待……)

使用场景:

预付费:2000元/月/GPU 详细定价 >

产品动态

      查看全部日志 >

      客户案例

      • 行       业:视频直播

        客户需求:大规模视频推荐系统要求更高性能、更高推荐准确度

        客户收益:

        相比较用户之前使用开源PAI PSLR算法,使用我们平台算法后,在耗时减半的情况下实现了更高的AUC精度。

      • 行       业:广告

        客户需求:机器学习全链路自动化方案

        客户收益:

        通过使用PAI AutoML调参服务,提升模型精度20%。自动模型在线服务预计支撑业务量千万次调用/日,节省人力20%~30%。最重要的是,节省机器学习服务平台构建时间半年。

      • 行       业:金融

        客户痛点:原有的计算能力无法满足对海量客户的分析和运营需求

        客户收益:

        通过PAI平台实现了对用户的多场景分析和运营需求,并延伸出产品推荐、用户画像等数据产品,极大地优化了用户体验。

      • 行       业:娱乐

        客户需求:精准的会员分析、较低成本、高性能

        客户收益:

        通过阿里云数加搭建大数据平台非常快,网鱼网咖仅用一个多月大数据平台就搭建完成。功能非常丰富,全部是在线化的、图形化的,这非常有利于研发人员和业务人员理解分析这些复杂的系统,真正做到“普惠大数据”。网鱼初步估计了一下,节省的价值至少是千万元级的。

      • 视频直播| 大规模视频推荐系统要求更高性能、更高推荐准确度|

        相比较用户之前使用开源PAI PSLR算法,使用我们平台算法后,在耗时减半的情况下实现了更高的AUC精度。

      • 广告| 机器学习全链路自动化方案|

        通过使用PAI AutoML调参服务,提升模型精度20%。自动模型在线服务预计支撑业务量千万次调用/日,节省人力20%~30%。最重要的是,节省机器学习服务平台构建时间半年。

      • 金融| 原有的计算能力无法满足对海量客户的分析和运营需求| 7*24小时运维支持服务

        通过PAI平台实现了对用户的多场景分析和运营需求,并延伸出产品推荐、用户画像等数据产品,极大地优化了用户体验。

      • 娱乐| 精准的会员分析、较低成本、高性能| 7*24小时运维支持服务

        通过阿里云数加搭建大数据平台非常快,网鱼网咖仅用一个多月大数据平台就搭建完成。功能非常丰富,全部是在线化的、图形化的,这非常有利于研发人员和业务人员理解分析这些复杂的系统,真正做到“普惠大数据”。网鱼初步估计了一下,节省的价值至少是千万元级的。

      典型实战场景

      • 强大算法计算能力

      • 精准化广告营销

      • 海量营销数据分析

      • 用户多场景分析

      • 强大算法计算能力

        新浪微博

        面对当前超大规模的数据量,如何提升平台算法处理能力。PAI团队向微博提供支持百亿特征维度的算法,作为微博大数据平台的一部分,支撑其日常业务处理。

        面临的挑战

        • 大规模矩阵计算能力

          超大规模数据量下,平台的算法计算能力

        • 机器学习算法的应用

          如何全速让自己的数据通过机器学习算法产生价值

      • 精准化广告营销

        汇合营销

        基于阿里云数加平台,汇合营销搭建了核心的大数据精准营销平台,所有的日志数据存储在MaxCompute并通过Data IDE进行离线调度和分析

        能够解决

        • 高效低成本的海量数据分析

          对海量日志数据进行统计分析,既要保障高效率,也要降低开发成本

        • 数据查询分析的实时性

          对海量日志数据进行统计分析,既要保障高效率,也要降低开发成本

        • 低门槛的机器学习平台

          作为精准营销广告提供商,算法模型的好坏直接与最终收益挂钩

      • 海量营销数据分析

        PING++

        Ping++当前日交易笔数为百万级,目前已经积累了海量交易数据。如何对海量数据进行数据分析与业务创新从而提高用户黏性,Ping++ 亟需搭建安全、可靠、稳定的大数据平台。

        面临的挑战

        • 数据创新

          一站式大数据平台同时满足存储、计算、BI和机器学习等功能

        • 快速、高效、低成本

          作为互联网创业公司,需尽可能以最低的成本去实现

        • 安全、稳定、可靠

          需要严格的数据隐私保护机制,商户的数据只用于自身分析

      • 用户多场景分析

        天弘基金

        阿里云服务将原本需要清算8小时的数据缩短至清算1.5小时,同时减少了本地服务器部署压力,大大简化了运维并且控制了成本。PAI平台的使用实现了用户多场景分析和运营需求。

        能够解决

        • 效能提升,成本可控

          提升数据清算效率,降低成本

        • 产品推荐

          用户产品推荐、画像分析等

        • 敏感数据识别

          通过用户自定义规则,自动识别敏感数据,标记对应级别

      培训与认证