阿里云机器学习PAI平台：技术解析与应用实践

"阿里云机器学习平台PAI产品与技术.pptx，由阿里云高级产品专家刘吉哲在2017广州云栖大会上分享，涵盖了机器学习的应用场景、阿里云机器学习PAI平台以及技术框架解析。" 阿里云机器学习平台PAI是面向大数据和人工智能领域的重要产品，它提供了广泛的应用场景，例如在电商领域进行商品个性化推荐，通过机器学习技术提升明源地产的客户转化率，以及墨迹天气利用深度学习预测短期天气。此外，PAI还被应用于医疗领域，如预测阿尔兹海默症病情发展，以及交通管理，通过机器学习优化城市交通。 PAI的技术框架设计先进，支持2.0版本，具备丰富的算法库，能够进行异构计算资源调度，包括CPU与GPU的混合调度，以及对FPGA的利用以实现算法加速和定制化的在线预测。平台实现了数据和元数据的统一管理，并具备基于作业特性的调度能力。同时，PAI兼容多种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe和MXNet，确保了对最新技术的支持。 在具体应用中，PAI提供了多种识别服务，如印刷文字识别、身份证识别等，广泛涵盖日常生活中常见的证件和文档类型。文本分析API则包括文本摘要、分词、新闻要素抽取等功能，进一步扩展了其在文本处理领域的应用。 针对电商推荐场景，PAI面对的大数据算法和技术挑战主要包括处理大规模的PV、用户和商品维度，以及快速变化的用户兴趣。阿里自研的ParameterServer（鲲鹏）解决了这些问题，能支持300亿特征和1千亿样本的训练任务，如Owlqn-LR、LDA、XFtrl和XNN等算法，且通过优化实现高效分布式通信，支持上千个Server节点，以及在线增量训练、服务化训练Job、内存数据不落地和ExactlyOnce的故障恢复机制，保证了系统的稳定性和训练效率。 阿里云机器学习平台PAI是一个强大的机器学习和人工智能解决方案，它提供了丰富的算法、高效的技术框架和优化的数据处理能力，能够广泛服务于各个行业的数据分析和智能决策需求。