阿里云NLP自学习平台（nlp入门）

本文目录一览：

• 1、如何用阿里云的机器学习计算
• 2、阿里云是什么东西？普通用户能干嘛用的
• 3、加速新冠疫苗研发，阿里云免费开放一切AI算力
• 4、阿里云的主要功能是什么？
• 5、阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案
• 6、有什么好用的机器学习平台吗？

如何用阿里云的机器学习计算

阿里云阿里云机器学习平台是一套基于MaxCompute(阿里云分布式计算引擎)的数据挖掘、建模、预测的工具。它提供算法开发、分享、模型训练、部署、监控等一站式算法服务，用户可以通过可视化的操作界面来操作整个实验流程，同时也支持PAI命令

阿里云是什么东西？普通用户能干嘛用的

阿里云是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

普通用户通过阿里云可以：

1、使用人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块。

2、使用印刷文字识别：将图片中的文字识别出来，包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景。

3、使用日志服务：针对日志收集、存储、查询和分析的服务。

扩展资料：

阿里云的特点：

1、阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。

2、在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

参考资料来源：百度百科-阿里云

加速新冠疫苗研发，阿里云免费开放一切AI算力

自从阿里云宣布向全球公共科研机构免费开放一切AI算力后，何万青博士就进入了连轴转状态，经常工作到凌晨。作为阿里云高性能计算团队负责人，他要对接大量科研机构、高校院所以及化学、生物医学专家的需求。

这些机构和专家，在这个特殊的阶段，都是想快捷利用阿里云的超大规模算力，来缩短药物研发周期，以尽早让相关的疫苗、特效药上市，控制住新型冠状病毒感染肺炎疫情。

在免费开放算力之前，阿里云的超大规模算力早就服务于多家生物医药机构和专家，一个典型代表就是全球 健康 药物研发中心GHDDI。

GHDDI是由盖茨基金会、清华大学和北京市政府三方联合成立的公共卫生与药物创新机构。主要为建设新药研发和转化的创新平台，加强医药研究和开发。

2017年，GHDDI成立的第二年，阿里云就开始为GHDDI的各类新药研发、化合物筛选等提供算力支持。

在新型冠状病毒感染肺炎疫情发生后，GHDDI也在1月27日上线了“一站式科研数据与信息共享平台”，这是一个基于阿里云的药物研发和大数据平台，主要功能有四个：

针对SARS/MERS等冠状病毒的 历史 药物研发进行数据挖掘与集成；

开放相关临床前和临床数据资源；

计算靶点和药物分子性质；

跟进新型冠状病毒最新科研动态，实时向科学界和公众公布，为新型冠状病毒科学研究提供重要数据支撑。

很多人会有疑问，药物研发属于生物医学领域，超大规模算力属于计算机科学领域，为什么药物研发要用到超大规模算力？而且GHDDI宣布上线研发平台以及阿里云宣布免费提供相关算力后，为什么众多机构和专家趋之若鹜？

何万青博士说，这跟药物研发的流程不无关系。

通常一款药物的研发，始于病毒的“毒株分离”，然后进行测序分析；找到病毒的靶点进行识别和验证；寻找对应化合物；合成先导化合物；评估研究和动物实验；制剂合成；临床试验以及上市等步骤。

说起来很简单，实际上新药研发却是个费钱费力更费时间的过程，数据显示，在美国研发一种新药，从项目启动到被FDA（美国食品药品监督管理局）批准上市，平均需要花费10-15年的时间，耗资超过13亿美元。

目前，针对新型冠状病毒疫苗和新药的研究，已经完成了“毒株分离”的“湿实验”，“基因测序”工作也已经结束，接下来就要了“干实验”阶段。“干实验”阶段，涵盖对病毒靶点进行识别和验证、寻找对应化合物等过程。

可以这么理解，生物医药领域的“湿实验”，主要是在实验室里的研究工作，“干实验”就要靠超大规模算力帮忙。

何万青博士解释，“特别是寻找对应化合物，一定要调用超大规模算力，因为可供制成药物的化合物有5000-15000种。要先从庞杂的化合物中找到针对病毒合适的‘进攻方向’，再进行合成和拼接，如果都要从实验室里一一比对，那就太浪费时间了。”

然而云计算可以解决这些耗时的环节。

例如与阿里云合作的全球 健康 药物研发中心GHDDI，具备了上千种化合物的数据库，这些化合物的性质、药效也都已经掌握，通过计算机模拟，可以加快找到遏制新型冠状病毒对应化合物的速度。

特别重要的是，面对人类共同的敌人-病毒，公共科研机构更需要无需排队，随时可以得到弹性伸缩、数据交流和发布更加方便的协同环境。

“在全国人民为配合切断病毒传染途经而自我隔离的情况下，阿里云弹性高性能计算EHPC平台和超级计算集群SCC恰好解决这个燃眉之急。这也印证了阿里的一句土话‘此时此刻，非我莫属’。”何博士说。

但是，就算通过云计算找到了对应化合物，按照流程还要进行“先导化合物合成”、“动物实验”、“临床实验”等一大堆繁琐的步骤，药物和疫苗研发的速度，极有可能赶不上疫情发展的周期。

换句话说，就是没等新药研发出来，疫情就已经结束了。

好在针对新型冠状病毒新药和疫苗的研发，还有一条路可以选，“老药新用”。

“老药新用”指的不仅仅是药物，还可以是相关的治疗经验。

此前类似的SARS/MERS等疫情爆发后，医学界留有大量的 历史 药物研发以及临床数据，还有很多医学文献散落全球各地，这些都可能成为这次新型冠状病毒治疗突破口。

调用筛选医学文献，分析 历史 数据时，超大规模算力也会派上大用场。

比如GHDDI在上线研发平台就表示，目前研发平台已经涵盖既往冠状病毒相关研究中涉及的900多个小分子在不同阶段的相关实验信息，“希望科研界能参与提炼有用信息并得到帮助或启示”。

何博士感慨，“有了超大规模算力的帮助，在‘军情紧急’的情况下，也不用完全从‘0’开始了。”

而GHDDI上线研发平台后，也致谢阿里云团队协助部署后端并提供计算资源。

何万青博士团队中还有很多技术专家，比如孙相征和余洋等人，目前的工作就是对接GHDDI以及各类科研机构、专家们的需求。

这些计算机科学领域的大牛说，他们并不是医学专业出身，能做的只是为研究人员提供算力保障、优化技术支持和应用答疑等“后勤工作”，让科学家能够专注于学科本身的科研突破，而无需耗费太多精力去学习“交叉学科”的计算技术，但是他们看到了越来越多的生物医学专家加入了进来，感受到了“很强的使命感”，大家都在用自己的绵薄之力，加速对新型冠状病毒的研究以及相关药物、疫苗的研发。

阿里云的主要功能是什么？

阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

扩展资料：

阿里云主要产品：

1、弹性计算：

云服务器ECS：可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

弹性伸缩：自动调整弹性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

3、存储：

对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储：海量数据的长期归档、备份服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络：

CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据：

MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等

推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比

公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成：稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能：

机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别：将图片中的文字识别出来，包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全：

服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站HTTPS化，防监听、防劫持，呈现给用户可信的网站访问

数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网：智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全

云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费

移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件：

企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析：

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析

开放搜索：结构化数据搜索托管服务

QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料：

百度百科-阿里云

阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案

阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。

活动： 点此进入阿里云AI人工智能试用中心

1、新客户完成首次注册，填写问卷即可参与第一次抽奖

首次注册即可参与本次抽奖，奖品包含罗技鼠标和天猫50元超市卡。

2、新客户完成首次购买，填写问卷即可参与第二次抽奖

您首次购买本活动页面的产品，且付款金额0元即可参与本次抽奖，奖品包含罗技鼠标和天猫50元超市卡。

基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你’式的智能人机交互体验。

1、语音识别

国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。

a.一句话识别

针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。

b.一句话识别

对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。

2、语音合成

合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。

a.录音文件识别

针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。

b.语言模型自学习工具

一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。

3、语音分析

构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。

构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。

1、文字识别

将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。

a.通用卡证

包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。

b.通用文档

高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。

2、图像识别

可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。

a.票据识别

可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。

b.手写识别

支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。

3、人脸识别

提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。

4、视频能力

通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。

致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。

1、自然语言处理

阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。

a.智能短信解析

在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。

b.商品评价解析

高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。

2、语义理解

为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。

a.地址标准化

为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。

b.NLP基础服务

为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。

3、机器翻译

以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。

a.NLP自学习平台

无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。

4、内容安全

帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。

1、智能客服

随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。

2、信息审核

借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。

3、智能会议

随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。

4、智慧法庭

以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。

5、智慧课堂

随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

6、智慧医疗

帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。

7、图片搜索

结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。

8、智慧媒体

结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。

1、金融AI

AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。

传统行业痛点：

√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;

√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;

阿里云AI带来的价值：

Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。

2、教育Al

随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。

传统行业痛点：

√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;

√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;

阿里云Al带来的价值：

以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

3、交通Al

A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。

传统行业痛点：

√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;

√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;

阿里云AIl带来的价值：

通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。

4、新零售AI

阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。

传统行业痛点：

√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;

√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;

阿里云AI带来的价值：

阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。

5、政务Al

以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。

传统行业痛点：

√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;

√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;

阿里云Al带来的价值：

将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。

6、司法Al

阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。

传统行业痛点：

√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;

√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;

阿里云AI带来的价值：

随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。

有什么好用的机器学习平台吗？

我用的是阿里云机器学习平台PAI。

首先，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，符合您的要求，贯穿了AI开发全链路。并且PAI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。包含了五个子产品，PAI-iTAG（智能标注）、PAI-Designer（可视化建模）、PAI-DSW（交互式建模）、PAI-DLC（云原生深度学习训练平台）、PAI-EAS（弹性推理服务平台）。

其次，从我个人的使用感受出发，PAI平台非常的友好，我是传统行业（具体就不透露啦）的一枚员工，今年我们尝试AI和传统行业相结合，把一些传统的工作搬上云，蹭蹭人工智能的热度，因此开始使用机器学习平台PAI。由于我本人是非计算机科班出身的，且毕业有一段时间了，学习能力大不如前啊。但是使用PAI平台的子产品却丝滑的顺利，有问题就去看产品文档，理解不了在答疑群里问问，体验甚好啊。尤其是DSW，真心好用，强推，无需任何运维配置的，再合适不过了。EAS也很好用，我也很喜欢。我的同事们说Designer的拖拉拽功能很方便，算法都帮忙搭好了，我们只需要拖拉拽就行，等我有空了也试试。

整体来说挺好的，当时下决定之前也对比了很多类似的品牌，飞桨啦华为云啦，对比下来还是阿里云的这个机器学习平台PAI适合我们，可以供你参考看看吧，具体还是看你的使用场景，也可以去看看他们的官网。有疑惑可以再联络。