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ai训练平台搭建，Ai学习网站

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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，Al互动课开发平台是干嘛的有人知道吗有的通过高效的课程生产平台，高效、快速、低成本的生产AI互动课程 ， 使互动式课程得到普及，改变在线课程（视频课程）的无交互的状态 。【ai训练平台搭建，Ai学习网站】
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，小爱同学ai训练怎么设置手机内置的「小爱同学」推荐新功能，可以进行声音模仿1. 蜘蛛的叫声2. 雷军的叫声…3. 打雷下雨声不妨用小米手机试试吧在小爱同学页面有个训练的项目你设置好固定问题和固定回答下次就可以触发6，怎么搭建AI开发环境文件-导出-jpg 。导出jpg有几点要注意的 。图层中如有隐藏的图形导出后显示为无 ， 但文档默认是有东西的，所以导出后如果发现有一大块白色的那就表示有隐藏的图形 。另外导出是应选择适合自己预览的分辨率及颜色模式，这些都是可选的！如导出的文件较大会提示内存不足或提示错误，这时需降低分辨率后再执行导出不明白啊 = =！

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