人工智能平台 PAI监督学习分析的相关内容

阿里云文档 2025-04-30

使用云原生AI套件分析优化机器学习模型

为了确保模型在正式部署前达到上线标准，您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作，对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例，介绍如何使用模型分析优化工具。

阿里云文档 2025-04-11

Responsible AI-错误分析

Responsible AI对人工智能模型（AI模型）开发者和企业管理者十分重要，Responsible AI贯穿在AI模型的开发、训练、微调、评估、部署等环节，是保障AI模型安全、稳定、公平、符合社会道德的重要方法。PAI已支持用户在DSW中集成Responsible AI的相关工具对产出的AI模型进行公平性分析、错误分析及可解释性分析。

阿里云文档 2025-04-11

多媒体分析Python SDK文档

PAI多媒体分析支持通过Python SDK调用各项算法服务。本文为您介绍多媒体分析Python SDK的接口详情以及使用Python SDK调用算法服务和查询结果的示例。

阿里云文档 2024-07-26

多媒体分析如何计费,欠费会怎样

多媒体分析为您提供包括基础模型服务和高级模型服务等算法识别服务。开通多媒体分析后，根据服务点数进行收费。本文为您介绍多媒体分析相关的计费规则及计费方式。

文章 2023-02-22 来自：开发者社区

机器学习/人工智能实验一：典型监督学习方法分类实践与比较分析

一、实验目的与要求(1)利用所学习的监督学习方法完成目标识别实验方案的设计。(2)编程并利用相关软件完成实验测试，得到实验结果。(3)通过对实验数据的分析﹑整理，方法的对比，得出实验结论，培养学生创新思维和编写实验报告的能力，以及处理一般工程设计技术问题的初步能力及实事求是的科学态度。(4)利用实验更加直观﹑方便和易于操作的优势，提高学生学习兴趣，让学生自主发挥设计和实施实验，发挥出学生潜在的积....

文章 2022-02-15 来自：开发者社区

从软件工程的角度写机器学习3——主要监督学习算法的工程性分析

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更新时间 2024-05-14 14:25:06

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