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Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战
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【机器学习PAI实践七】文本分析算法实现新闻自动分类
一、背景
新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式，消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类。无需任何人肉打标，完全由机器智能化实现。
本文通过PLDA算法挖掘文章的主题，通过主题权重的聚类，实现新闻自动分类。包括了分词、词型转换、停用词过滤、主题挖掘、聚类等流程。
阿里巴巴开源GNN框架Graph-Learn
项目地址：https://github.com/alibaba/graph-learn
阿里巴巴近期开源了面向图神经网络（GNN）的框架Graph-Learn（GL，原AliGraph）。框架由阿里内部团队研发，研发同学分别来自计算平台事业部-PAI团队，新零售智能引擎事业群-智能计算实验室，以及安全部-数据与算法团队。
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DSW：面向AI研发的集成开发平台
DSW（Data Science Workshop）是阿里巴巴PAI团队根据多年的AI算法和产品研发经验积累，围绕提高AI算法研发效率，降低研发成本而推出的一款适用于各类AI开发者的云端机器学习集成开发环境。
基于PAI 10分钟搭建一个简单推荐系统
阿里巴巴技术专家傲海为大家带来基于PAI10分钟搭建一个简单推荐系统的介绍。内容包括个性化推荐业务流程，协同过滤算法，推荐方案的架构，以及实际操作四个部分。
基于Megatron-Core的稀疏大模型训练工具：阿里云MoE大模型最佳实践
随着大模型技术的不断发展，模型结构和参数量级快速演化。大模型技术的应用层出不穷。大模型展现惊人效果，但训练和推理成本高，一直是巨大挑战。模型稀疏化能降低计算和存储消耗。近期以Mixtral为代表的MoE（多专家混合）大模型证明了稀疏MoE技术能大幅降低计算量、提升推理速度，模型效果甚至超过同规模稠密模型。阿里云PAI和NVIDIA团队深入合作，基于Megatron-Core MoE框架，解决了MoE大模型训练落地时会遇到的可拓展性、易用性、功能性以及收敛精度等核心问题，在下游任务上取得了很好的模型效果。
AI加速引擎PAI-TorchAcc：整体介绍与性能概述
PAI-TorchAcc(Torch Accelerator)是阿里云人工智能平台PAI开发的Pytorch上的大模型训练加速框架。PAI-TorchAcc提供了一套基于Pytorch的简洁、易用的接口，无需进行模型转换就可以无缝地接入HuggingFace上的模型，并用多种分布式策略进行训练加速。本文详细介绍PAI-TorchAcc的产品能力与性能。
【AAAI 2024】再创佳绩！阿里云人工智能平台PAI多篇论文入选
阿里云人工智能平台PAI发表的多篇论文在AAAI-2024上正式亮相发表。AAAI是由国际人工智能促进协会主办的年会，是人工智能领域中历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。论文成果是阿里云与浙江大学、华南理工大学联合培养项目等共同研发，深耕以通用人工智能（AGI）为目标的一系列基础科学与工程问题，包括多模态理解模型、小样本类增量学习、深度表格学习和文档版面此次入选意味着阿里云人工智能平台PAI自研的深度学习算法达到了全球业界先进水平，获得了国际学者的认可，展现了阿里云人工智能技术创新在国际上的竞争力。
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