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【机器学习PAI实践十二】机器学习实现男女声音识别分类（含语音特征提取数据和代码）
背景
随着人工智能的算法发展，对于非结构化数据的处理能力越来越受到重视，这里面的关键一环就是语音数据的处理。目前，许多关于语音识别的应用案例已经影响着我们的生活，例如一些智能音箱中利用语音发送指令，一些搜索工具利用语音输出文本代替键盘录入。
本文我们将针对语音识别中最简单的案例“男女声音”识别，结合本地的R工具以及机器学习PAI，为大家进行介绍。通过本案例，可以将任何用户
ALS算法实现用户音乐打分预测
很多人在决定是否看一部电影之前都会去豆瓣看下评分作为参考，看完电影也会给一个自己的分数。每个人对每个商品或者电影或是音乐都有一个心理的分数，这个分数标明用户是否对这个内容满意。作为内容的提供方，如果可以预测出每个用户对于内容的心理分数，就能更好的理解用户，并给用户提供好的内容推荐。
揭秘工业级大规模GNN图采样
互联网下的图数据纷繁复杂且规模庞大，如何将GNN应用于如此复杂的数据上呢？答案是图采样。结合阿里巴巴开源的GNN框架Graph-Learn（https://github.com/alibaba/graph-learn），本文重点介绍GNN训练过程中的各种图采样和负采样技术。
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【云栖号案例 | 制造】明源云通过数加平台降低大数据的应用门槛
明源云存在数据的缺散乱现象同时需要将纸质数据搬到云端数据库上。上云后从存储、计算、上层应用，提供一整套的解决方案，与阿里云生态共同成长。
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海量数据场景下机器学习模型训练方案
实际处理和解决机器学习工程化问题过程中，我们很难通过单点完成机器学习模型的训练。这些场景包括在线推荐，CTR预估，Lookalike营销等，当有上亿条数据，上千上万维特征，这些应用涉及到的数据量在10G以上甚至TB级别，那么该如何基于海量数据来训练模型呢？
利用PAI-DSW访问Github, 快速获取最新的学习资源
PAI-DSW（Data science workshop）是专门为数据科学探索者们准备的云端深度学习开发环境，用户可以登录 DSW 进行代码的开发并运行工作。目前 DSW 支持了Github下载，让我们可以更加便捷的访问上面的资源.
阿里云新品发布会周刊第55期 丨 神结合！一招玩转K8s和微服务治理
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