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PAI-Studio:可视化建模

更新时间:2019-11-29 11:24:45

PAI-Studio拖拽式建模平台,器学习的真正门槛来自于对底层算法原理的理解,以及复杂的计算机实现。为了解决这种问题,PAI平台将200余种经典算法进行封装,让用户可以通过拖拽的方式搭建机器学习实验。

PAI-Studio中的所有算法都经历过阿里巴巴集团许多业务、EP级数据的锤炼。根据算法的不同特点选用MapReduce、MPI、ParameterSever、Flink等不同框架进行实现,真正做到成熟、稳定、简单、易用。

同时,在调参方面,如何探寻算法最优的超参数组合是一直以来困扰算法工程师的难题,调参工作不仅考验算法工程师对于算法推导认知的功底,还会带来大量手动尝试的工作量,工作效率很低。PAI-Studio内置的AutoML技术通过智能化的方式降低机器学习实验搭建的复杂度,通过自研的进化式调参等方式彻底解放用户的调参工作,实现模型参数自动探索、效果自动评估、模型自动向下传导,实现模型优化全链路零干预,大大降低机器学习门槛,节约计算成本。

PAI-AutoML自动调参引擎自上线以来,已经收到国内外客户不错的反响。AutoML不仅包含基于Parallel Search思想的Grid search、Random search两种传统调参模式,还包含PAI团队基于Population Based Training理论原创的Evolutionary Optimizer调参模式,这种调参方式可以渐进式的帮助用户以最小代价探寻最优参数组合。

说明:

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与此同时,Evolutionary Optimizer在调参过程中保留所有参数的表现以备追溯,并且调参模式与训练流程打通,做到自动选参、自动训练、自动评估、自动部署的整个链路自动化。

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