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ai训练平台支持训练的模型，3C中练习模式

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1，3C中练习模式1、是纪念版的，电脑打死也不会动 。2、456以后的，AI OFF，关 。AI ON 这两种可以当练习图【ai训练平台支持训练的模型，3C中练习模式】
2，AI系统架构之算法平台设计明确需求之后，算法平台的设计就比较明确了，业界可以参考的例子包括facebook的fblearner和Uber的Michelangelo（如下图） 。可以看到，算法平台包含几个环节：* 数据准备主要是如何准备数据，并且管理数据在离线、近线和在线模式之间的分布 。* 模型训练和评估主要是使用各种基础平台（Spark/Tensorflow/Xgboost等)训练模型，从数据中获取可以应用的模型和规则 。训练出来的模型，需要进行验证和评估，评估包括在训练集、测试集和时间外验证集上的表现 ， 检查模型的性能表现（KS、AUC等）、拟合程度和时间衰减 。* 模型服务与业务整合在离线选择好模型之后，就可以把它放到线上做实际的应用了，在真实系统中验证假设是否成立 。落地路径：线上系统-》到训练平台在充满遗留系统的老企业或者人力不足的新企业，往往需要从线上系统开始 。对于训练过程，经常看到成立几年的数据团队 ， 还在使用单机电脑训练模型 ， 在数据量不大的场景，半人肉的训练短期是可以接受的，考虑到单机版的sklearn、keras这么流行，也可以理解这一点 。从收益角度来看，AI系统的最大价值体现在与业务结合的部分，例如促进增长、降低成本等，其次才是对人效的提升，例如自动运营、自动训练 。看清楚这一点 ， 也就认同了从线上到线下的落地路径 。线上系统设计线上系统包含两个部分，一部分负责模型打分，也就是inference ， 另外一部分是策略，以及与业务系统对接 。inference部分面临的问题，是如何支持各种不同的建模工具 ， 例如sas、python、spark等等，如果对性能并发要求不高，就可以使用pmml的对应语言实现，快速上线获取短期胜利 。策略部分，一般可以映射成规则，使用drools这样的规则引擎实现 ， 可以解决最初一段时间的绝大部分需求 。
3 ， keras 怎么调用训练的模型这是个稀疏矩阵 ， 坐标(x,y)表示一个坐标对，其余全是0.上面的意思就是只有这六个点是有数据的，其余全是0我不会~~~但还是要微笑~~~：）
4 ， 小白入门 AI 产品经理之路概述：21届毕业一直从事产品经理相关职位，先后从事的行业有云端视频编辑、跨境电商等行业，目前正在转型做云计算行业，别的不说跨度真的还挺大，而且其实中间真的没有什么很大的关系；但是兴趣使然，最终还是得选择一个自己最感兴趣的行业去进行深挖与提升自己，深入业务场景去进行需求的了解，与用户共情 ， 是我目前的目标与方向，接下来会零零碎碎分享一些，自己对AI产品进阶的一些知识或者干货分享，欢迎各位大佬们批评指正，也欢迎跟我一样处于初期的小姐妹们跟我一起共同成长，互相交流~共勉之第一篇：初识quyc 2022/4/27AI 平台知识概述一、概念了解(what)在说AI 平台之前，首先可以对AI进行了一个大致的解释，AI 即人工智能 ， 是研究并模拟、延伸和扩展人脑复杂行为的一种技术科学 ， 范围包括机器学习、计算机视觉等等；那么 AI 平台就是支持这种复杂科学研究的一种辅助工具 ， 该工具可以进行智能化、体系化、自动化完成这一系列研究；1）AI 平台主要面向的是模型开发者 ， 围绕 AI 模型/算法的生命周期（数据收集、数据标注、模型构建、模型训练、模型优化、模型部署）提供的工具 。2）AI 平台是面向应用者的，围绕集成好的AI 服务进行部署应用，主要是进行应用的管理等相关操作的平台 。二、产品功能(How)接下来将对 AI 平台的两种分类进行逐一的功能阐述2.1 AI 开发平台 1）数据标注平台面向进行模型训练的前置工作，包括数据导入、数据预处理、数据标注、数据增强等 。这部分的数据工作与大数据的关联性比较强 ， 有些标注平台甚至是大数据系统的组件 。对于AI 标注来说，更多是进行数据智能/自动化进行处理，故此有些厂商推出数据采样、数据拆分、数据缺失值处理（数据预处理）、自动标注（数据标注）、对图片类型数据去雾、增雾、对比度增强等智能算法（数据增强） ， 正是这些功能支撑起了数据标注平台 。2）模型训练平台给模型训练的内容配置算力、环境，这个是AI平台中比较常见的产品，由于模型训练对硬件资源的高消耗 ， 通常会租用云计算资源来完成模型训练，所以很多模型训练平台是与云平台捆绑的，完成包括负载均衡、并行训练等工作 。4）模型部署平台提供把模型从训练环境部署到推理环境（云端、边缘端等）的工具 。这个功能相对简单 ， 较少单独作为一个产品，一般是也是作为开发平台的一个功能模块 。一个例外是边缘/嵌入式环境部署平台（如百度EasyEdge），由于硬件适配比较繁琐 ， 所以目前看到百度是做成一个相对独立的产品的 。5）模型推理平台提供各式各样的模型接口，供用户直接调用，一般还提供包括模型调用管理、接口管理等功能，这种推理平台主要是以模型作为核心竞争力的 。另一种推理平台则以算力作为竞争力 ， 类似云平台，用户将模型部署在平台上可获得弹性扩缩容等能力 。2.2AI 应用平台AI支撑平台比起AI开发平台 ， 更类似业务平台，比如内容审核、智能对话等 。围绕的是一个核心算法，通过配置提升这个算法/能力的通用性 。通过下面一个例子进行详细解释：横向是发布图片的业务流程，纵向是审核平台的功能，审核平台的核心问题就是图片分类，将符合审核政策规定的图片通过、违法的进行限制 。三、核心优势(Why)AI 平台带来的优势可以从用户、平台角度进行思考：用户：尽低层成本获取 AI 能力，提高工作效率，满足业务快速扩充的需要；AI 平台：标准化的工作工具/流程，无需定制去解决 ， 提高模型生产效率、降低工作成本，从而形成盈利；但是就目前来说 ， 平台的需求是大于用户的需求，这跟 AI 的发展历史有关 ， 目前还暂处于初期阶段，AI 技术还不是很成熟，更多是对模型训练的一些需求，一种行业化解决方案标准化的过程；用户 AI 还持有观望态度（对提高ROI不确定等），所以引申出目前需要不断的加强对AI 能力的训练，更好的契合市场用户的需求是目前的必经之路，同时也需要不断的引导用户发现AI 能力的价值，进而提高AI 平台的价值 。四、市场状况(where)一些AI开发平台产品的AI模型生命周期覆盖情况，可以看到大部分产品其实都是提供全生命周期的功能的，提供一站式解决方案 。竞品分析：百度的功能架构是最舒服、逻辑性最好的 。百度的AI开发平台包括BML和EasyDL两个，BML是全流程的开发平台，覆盖了AI模型全生命周期；EasyDL定位是零门槛开发，所以只支持到数据训练级别的开发 。BML中相对独立的数据相关功能和边缘部署相关功能又都拆成组件/小平台，可以供用户单独调用，从而提高灵活性 。腾讯TI系列平台中，TI-ONE定位是一站式机器学习服务平台” ， 但暂时没有看到关于数据标注方面的功能，数据处理只提供相对简单的数据接入和数据预处理功能 。预置模型相对来说也比较少，大部分是机器学习方面的模型，深度学习模型较少 。TI系列的其他两个平台TI-Matrix和Ti-EMS分别是“AI应用服务平台”和“无服务推理平台”，个人感觉都更偏向云服务一些，主要是服务调度、扩缩容等能力 。华为ModelArts也提供从数据标注到模型推理全流程的开发工具，其中“自动学习”的功能模块基本对标百度EasyDL，提供重训练级别的模型生成，但暂时没有按照需求层级进行产品拆分 。总结： 目前AI 平台根据用户不同的需求点各有所侧重，但是基本都进行了一站式平台训练能力的部署 ， 主要在对数据、模型、部署三个方面发力；1） 数据差异化：进一步与大数据平台吻合，提供数据采集、清洗、标注（自动、人工）等功能，解决用户数据方面的痛点 。2） 模型差异化：提供更多的强大预置算法进行模型训练，针对不同的业务场景去进行模型训练，针对不同的业务场景进行优化 ， 其次需要充沛的算例资源，与云平台进行很好的衔接、协同处理 。3） 部署差异化：方便快捷、快速搭建、灵活运用成为部署的需要攻克的一大难点，也是非常重要的竞争优势，节省时间、人力成本，也方便进行运维；5，ChatGPT是什么ChatGPT是人工智能中的一个大型语言模型，类似聊天机器人，不过它可以和用户进行多轮对话，这也是之前的聊天机器人所办不到的 。和所有大数据模型一样，ChatGPT同样也是经过“预训练+微调”的过程，但是OpenAI这次在数据收集上设置上有了细微的差别 。首先，OpenAI用有监督学习训练出了一个初始模型 。人类AI培训员分别作为用户和AI，模拟人类和AI之间的对话 。此外，OpenAI还创建了一个奖励模型 ， 将机器生成的回复由人类培训员筛选，按照质量排序，挑出质量最优的那一个 。尽管如此，ChatGPT本质上和传统的聊天机器人并没有分别——它并不理解自己所说的话，并且总是试图合理化自己的回答 。OpenAI也表示，ChatGPT 有时会写出貌似合理但不正确或荒谬的答案 ， 或者过度使用一些词句和特定表达 。6 ， AlphaGo 用了哪些深度学习的模型AlphaGo用了一个深度学习的模型：卷积神经网络模型 。阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序 。其主要工作原理是“深度学习” 。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法 。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出 。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样 。扩展资料：阿尔法围棋用到了很多新技术，如神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等，使其实力有了实质性飞跃 。美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋在网上发表分析文章说 ， 阿尔法围棋系统主要由几个部分组成：一、策略网络（Policy Network），给定当前局面，预测并采样下一步的走棋；二、快速走子（Fast rollout） ， 目标和策略网络一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下 ， 速度要比策略网络快1000倍；三、价值网络（Value Network），给定当前局面 ， 估计是白胜概率大还是黑胜概率大；四、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search），把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统 。参考资料来源：搜狗百科-阿尔法围棋（围棋机器人）搜狗百科-深度学习AlphaGo依靠精确的专家评估系统（value network）、基于海量数据的深度神经网络（policy network），及传统的人工智能方法蒙特卡洛树搜索的组合，以及可以通过左右互搏提高自己的水平，这个真的是有的恐怖了有木有 。李世石九段固然厉害，可人类毕竟是动物，机器软件程序是无休止的工作，这一点也是客观因素了 。比赛已经结束了 ， 李世石一比四不敌alphago 。

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