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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，提供蕴含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的 AI 开发全链路服务。开发者能够通过 PAI 疾速构建训练模型，如搭建一些《物体辨认》、《验证语音降噪等》乏味的试验模型，也能够符合企业需要，实现企业个性化举荐，小编整顿了一些基于 PAI 平台的模型开发训练指南，供开发者参考珍藏。
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PAI-DSW 入门指南 & 实际
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 JupyterLab，插件化深度定制化开发，无需任何运维配置，沉迷式体验 Notebook 编写、调试及运行 Python 代码。反对开源框架的装置，并提供阿里巴巴深度优化的 Tensorflow 框架，通过编译优化晋升训练性能。
1. 阿里云机器学习 PAI-DSW 入门指南
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举荐场景入门
举荐零碎能够了解为举荐算法和系统工程的总和，即举荐零碎 = 举荐算法 + 系统工程。对于举荐零碎，很多的书和网上的材料更多的是聚焦到这个算法怎么做，包含很多 paper 都说的是最新的举荐算法。然而，当开发者真正入手去搭建这套业务零碎，特地是在云下来做的时候，会发现其实是一个系统化的工程。即便晓得举荐业务须要用哪些算法，你仍然会面临很多问题。比如说性能的问题、数据存储的问题，等等。以下内容蕴含了基础理论、算法和零碎，供开发者学习。
1. 举荐零碎基本概念和架构
2. 凋谢下载！基于 PAI 个性化举荐零碎开发指南
3. 基于 PAI 10 分钟搭建一个简略举荐零碎
4. 基于 PAI-Studio 举荐召回场景 -FM Embedding 实现计划
5. 举荐零碎召回算法及架构阐明
6. 举荐零碎排序算法及架构阐明
7. 举荐零碎线上服务编排及架构阐明
8. 跟阿里云技术专家学习智能举荐零碎
企业最佳实际
1. 最佳实际助力票圈视频实现智能视频举荐
