PAI-DSW:交互式代码建模_产品架构_产品简介_机器学习PAI
PAI-DSW交互式建模平台基于原生JupyterLab做了大量定制化工作,可以实现交互式的建模工作。支持用户绑定自己的云端存储资源,同时底层可以灵活动态的选用
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PAI-Studio拖拽式建模平台,机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
PAI-AutoLearning自动化建模平台拟在为用户提供低门槛的偏场景化的机器学习建模服务,目前该平台已经内置了图像分类、推荐召回(即将上线)两款经典的机器
在AIPL用户分析页面,选择计算基准日期和AIPL模型,可以查看以该计算日期为基准日期的AIPL用户分析情况。 分析结果包含以下部分: AIPL数据总览
在Quick Audience系统中可以添加其他阿里云用户一起进行数据分析。 添加组织成员 登录Quick Audience控制台。 单击设置。 选择设置
在透视分析页面,可通过以下步骤对用户分布情况进行分析: 单击数据集下拉箭头选择需要分析的数据集。 单击要透视分析的标签,相应的分析图表自动显示出来。 说明
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用户画像数据集支持标签类型推送。 在标签数据集推送界面,选择推送至的数据银行及ID加密方式。 在推送字段列表中选择一个ID类型以及用于推送的标签类型字段。
消息中心可查看所有待我审批和我发起的申请列表。 在Quick Audience首页,单击消息中心图标进入消息中心页面。 在待我审批页签,可查看待您审批的申请
ID类型推送支持将受众的ID信息推送至品牌数据银行,共支持10种ID类型:手机号码,电子邮箱,MAC 地址,手机 IMEI,手机 IDFA,手机 IMSI,淘宝