# 人工智能平台 PAI #
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基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战
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Pai-Megatron-Patch：围绕Megatron-Core打造大模型训练加速生态
Pai-Megatron-Patch（https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch）是阿里云人工智能平台PAI研发的围绕Nvidia MegatronLM的大模型开发配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，完成大模型（LLM）相关的高效分布式训练，有监督指令微调，下游任务评估等大模型开发链路。最近一年来，我们持续打磨Pai-Megatron-Patch的性能和扩展功能，围绕Megatron-Core（以下简称MCore）进一步打造大模型训练加速技术生态，推出更多的的训练加速、显存优化特性。
机器学习平台PAI简测：PAI提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务
机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
modelscope模型库列表
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Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战
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深度讲解-互联网算法备案指南和教程
随着人工智能和大数据技术的发展，互联网算法在内容推荐、用户画像等领域日益重要，但也带来了安全风险和合规挑战。国家互联网信息办公室为此发布了《互联网算法备案管理规定》，要求具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务提供者进行算法备案，以确保算法透明性和合规性，维护网络健康秩序。唯安创远AI合规专家将解析备案的必要性、流程及其对企业的影响，帮助企业顺利完成备案。
多任务学习模型之ESMM介绍与实现
本文介绍的是阿里巴巴团队发表在 SIGIR’2018 的论文《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》。文章基于 Multi-Task Learning (MTL) 的思路，提出一种名为ESMM的CVR预估模型，有效解决了真实场景中CVR预估面临的数据稀疏以及样本选择偏差这两个关键问题。后续还会陆续介绍MMoE，PLE，DBMTL等多任务学习模型。
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图解机器学习 | 逻辑回归算法详解
逻辑回归简单有效且可解释性强，是机器学习领域最常见的模型之一。本文讲解逻辑回归算法的核心思想，并讲解sigmoid函数、梯度下降、解决过拟合、线性/非线性切分等重要知识点。
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