机器学习平台

一、阿里机器学习平台调研

1.机器学习平台的定义

机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence），为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。
在这里插入图片描述

2.平台优势

通过对底层的分布式算法封装，提供拖拉拽的可视化操作环境，让数据挖掘的创建过程像搭积木一样简单，方便您将算法嵌入到自己的工程中。
在这里插入图片描述

3.机器学习平台的功能特性

(1)Web UI界面
主要功能区：展示了各组件名称。
画布区：使用者可以用鼠标将相应的组件拖拽到画布上，形成一个有向的工作流，完成从元数据到数据处理再到建模等一系列的数据挖掘工作。
属性区：该区域可以设置组件内参数的信息。
(2)算法平台
通常情况下，一个数据智能应用的完整链路很长，从数据的ETL到预处理、特征工程、模型训练、评估和服务。
(3)数据可视化
对于每个输出型组件，都可以通过右键单击组件来查看可视化输出模型。可视化输出有多种表示方法，包括折线图、点图和柱形图，如下图所示。
(4)模型可视化
模型的可视化管理：在左侧的菜单中选择模型页签，打开实验模型文件夹，可查看所有实验的模型列表。右键单击模型，选择查看模型，即可查看对应的模型结果，如下图所示。

4.机器学习平台的使用-数据准备

将本地：txt，csv，稀疏格式数据ibsvm格式，输入上传到平台，生成表，同时表的数据可视化。

5.机器学习平台的使用-数据预处理

数据准备完成后，单击组件，在工具和数据预处理文件夹下将SQL脚本、类型转换、归一化组件拖到画布中，并拼接成如下实验。
在这里插入图片描述
单击SQL脚本组件，在画布右侧的SQL脚本输入栏中输入sql语句，根据每个字段的含义将字符型转为数值。

select age,
(case sex when 'male' then 1 else 0 end) as sex,
(case cp when 'angina' then 0  when 'notang' then 1 else 2 end) as cp,
trestbps,
chol,
(case fbs when 'true' then 1 else 0 end) as fbs,
(case restecg when 'norm' then 0  when 'abn' then 1 else 2 end) as restecg,
thalach,
(case exang when 'true' then 1 else 0 end) as exang,
oldpeak,
(case slop when 'up' then 0  when 'flat' then 1 else 2 end) as slop,
ca,
(case thal when 'norm' then 0  when 'fix' then 1 else 2 end) as thal,
(case status  when 'sick' then 1 else 0 end) as ifHealth
from  ${t1};

单击数据转换组件，在画布右侧的字段设置页签，单击转换为double类型的列下方的选择字段，选择全部字段，将字段类型转换为double。
在这里插入图片描述