PAI-AutoLearning是一个自动机器学习平台,支持在线标注、自动模型训练、超参优化及模型评估。您只需要准备少量标注数据,并设置训练时长,就可以得到深度优化的模型。同时,PAI-AutoLearning与PAI-EAS高效对接,从而可以快速将训练模型部署为RESTful服务。

通用模型训练

PAI-AutoLearning通用模型训练包括推荐召回图像分类场景。

推荐召回的核心是召回和排序。召回是指从海量的待推荐候选集中,选取待推荐列表。排序是指对待推荐列表进行排序。您可以将推荐召回和PAI-Studio的召回算法搭配使用,快速构建完整的召回流程。推荐召回包括以下模块:
  • 召回策略配置:在表格存储中配置召回策略,支持协同过滤召回、语意召回及自定义召回策略。
  • 数据过滤策略配置:配置召回结果中需要过滤的UserItem。例如,希望召回列表过滤001这款产品,则将001配置到表格存储,系统会自动过滤该产品。
  • 模型部署及测试:测试召回模型。如果对推荐结果满意,则可以将该模型部署到PAI-EAS,形成在线服务。

图片分类是指对一组图片添加标签并进行分类,适用于相册图片自动分类及动植物分类等场景。图片分类包括数据标注、模型训练评估及模型试用部署模块。