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阿里云ai开放平台（阿里云ai开放平台 北京）
发布时间：2023-04-19 08:28:35
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于阿里云ai开放平台的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、AI类产品概述 — 平台型AI产品技术初识
总体来说，AI类产品可大体分为两类：
对于推荐算法产品经理而言，算法本身即是产品。产品经理的职责主要在于，通过挑选合适的数据、算法帮助用户更好地解决 个性化需求与海量信息之间的匹配问题 ，通过恰当的测评方法，帮助技术人员寻找优化特定场景下算法效能的方法。考虑到用户的需求相对单一，且参考指标明晰（如点击率、浏览率等），因此算法产品相对于其他产品而言，要对技术实现和底层算法逻辑拥有更清晰的认识，从而可以方便的配合技术人员完成转化率的提升。
对于终端类产品经理而言，如果产品形态仅仅是算法，那么需要考虑的内容应与推荐算法产品大同小异。随着家居物联网产品的兴起，越多越多的企业开始提供硬件类产品，常见的包括：AI智能音箱、安防摄像头以及疫情期间的测温仪等等。由于硬件产品对物流供应链的要求高、产品集成度也更高， 产品经理除却需要考虑算法是否能够适配当前的场景之外，更应当专注于产品的集成测试和竞品分析（尤其需要掌握潜在进入者的动向），来确保产品的整体可用性和市场竞争力。
非个性化推荐算法关注的是一群人的共性 。
典型应用场景包括，“音乐热曲排行榜”、初期谷歌的“搜索引擎”等等。
由于非个性化推荐的结果依赖于大众的点击，因此易呈现强者越强、弱者越弱的马太效应。对于内容生产者而言，推荐引擎如果始终维持这样的策略，将对新产生的内容不公平。为了兼顾冷启动的问题，可以考虑采用“最近时间窗口”策略，维护内容的新鲜度的同时兼顾大众偏好。
个性化推荐算法关注的是少数人的个性 。
适用于非个性化推荐算法的场景主要具有以下两个特征：
1.海量数据；
2.拥有收集用户信息的渠道。
其中用户信息的收集方法又可分为以下两种：
1.来源于网页Cookie信息、访问地址信息;
2.来源于用户登录账户期间的操作日志记录。
个性化推荐中有两类重要的算法设计思路，分别是（1）基于向量相似度的推荐算法，以及（2）基于用户的协同过滤推荐算法。前者偏重于推荐标的物与用户兴趣之间的相似度评估，通过在预先设定的维度上获取用户的兴趣向量作为基向量，而后用同一坐标系对标的物进行标注，获取到用户兴趣与潜在标的物之间的相似度（具体示意如图1所示）。后者则偏重于用户间相似度的衡量，假设认为，拥有较高兴趣相似度的用户，针对某个具体标的物将具有相似的偏好（具体示意如图2所示）。
产品发展到一定的DAU数量之后，为了进一步提高这部分DAU人群的使用效率，需要通过精细化的推荐来辅助运营实现更高层次的目标。
尽管同为推荐产品大类，但由于推荐场景略有不同，因此电商推荐类产品与内容推荐类产品在业务指标的关注点上也略有不同。 电商推荐类产品更关注用户的营收， 因此通常将 转化率 设定为推荐指标； 内容推荐类产品则更关注用户的留存和使用粘性， 因此通常将 推荐准确度、用户体验 设定为推荐评估指标 。 以京东和头条为例，由于前者是面向”大明型“用户群体的产品，更关注推荐系统产生的效果为及时转化贡献了怎样的力量；而后者则是面向”小闲型“的用户群体，因此更关注推荐系统在用户体验与产品依赖层面贡献了怎样的力量。
关于广告推荐的几个共识：
1、产品的价值交换：为用户创造使用价值、并获取交换价值的过程。
2、几乎所有的广告需求都是对体验有负向影响的反向需求。
广告形态主要分为（1）横幅；（2）插屏；（3）原生。其中横幅广告效果较差，且对体验有一定影响；插屏广告由于以整屏形式出现，会吸引用户的全部注意力，尽管降低了产品的体验，但一定程度上提高了广告的展示效率；原生广告以一种仿似真实展示结果的形式嵌入到用户产品使用过程中，用户体验最好，但转化率相对插屏而言较低。一般情况下， 更推荐使用插屏和原生广告，尽量避免使用横幅广告 。
由于广告具有一定的商业性质，只有尽可能保障广告推荐的高效性，才有机会获取到足够的广告营收费用。通常而言，广告是否有效需要从以下两个角度进行衡量：
1.曝光频次高；
2.展示效率高，其中展示效率可从以下三个方面去衡量：（1）展示时机；（2）用户状态及（3）可见区域。
通常情况下，在产品刚进入市场的阶段，应当重点考虑DAU，只有把用户基数做大，后续的流量变现规模才足够可观。当产品DAU开始逐渐稳定时，则可以开始考虑MTR，产品也随之进入商业化变现的成熟阶段。Avglmps指数一方面展示出广告曝光率与广告收入之间的正线性关系，一方面也暗示着广告的曝光率与用户体验之间的反比关系，需要产品在不同场景下进行适当的权衡与取舍。广告点击率的大小，更多情况下取决于交互数据的应用和推荐算法的构建。当广告推荐的准确度日趋成熟，产品的广告位也将逐步获得更好的议价能力，有望获得更多的营收收入。
除了产品开发者本身可以招揽广告位外，广告生态系统中还存在这样一类第三方，被称之为ad network。作为连通广告位和广告主之间的中间方，通过统筹并协调广告资源，制定相对普适化的广告算法，能够最大限度的保障广告主对于广告展示次数的要求，同时能够帮助产品提供方充分利用剩余的广告位资源。对于大厂而言，流量变现已成为最重要的营收手段，除非广告资源稀缺，通常不会交予第三方管理。但对于尚处于发展期的公司而言，将广告位外包给中间商，一方面获取源源不断的收入，一方面将更多的精力集中在产品的研发投入上，是一件一举两得的事情。
在进行广告分析时，通常会采用如上的5个指标对广告展示效率进行逐层次的分析，在自上而下的过程中每一层次都存在着流量的流失。下面将以两个场景为例，逐一分析场景二的潜在提升空间。
1. 通常而言，广告请求率应尽量保证在100%，可以考虑优化用户访问时的请求率；
2. 当用户端发出广告请求时，缺少与用户当前情境相匹配的广告时，易出现填充率的情形。可考虑适当增加广告源，进一步提高填充率；
3. 广告展示率低，意味着广告匹配成功后，却由于网络带宽、用户停留时长、广告资源大小等原因没有得到合适的展示机会。需要具体分析，可采用prefetch等方法、挑选合适的展示时机等方法，提高展示成功率；
4. 点击率与广告内容、展示时机和广告大小等等因素密切相关。通过选取与上下文情境相匹配的广告源、增加广告位的大小、筛选出高质量广告，可以进一步提升广告的点击期望。
5、然而，为了选取高质量的广告而为广告位设置了广告底价后，也意味着广告资源数目的降低（即填充率的降低）。需要产品制定出适用于当前产品的整体策略。
除了上述AI产品之外，还有一类特殊的AI产品，通常由AI头部公司创建。通过集成相关算法和数据，为开发者提供相对自由的基础训练模型，提供自然语言处理、图像识别、VR等相关领域的SDK开发包，为各行业定制专用解决方案。可参考的AI平台类产品主要包括：
1. 百度大脑 —— AI开放平台（ http://ai.baidu.com/ ）
2. 腾讯AI开放平台（ https://ai.qq.com/ ）
3. AliGenie ( https://iap.aligenie.com/ )
4. 网易人工智能平台 （ https://ai.163.com/#/m/overview ）
5. Amazon AI ( https://amazonaws-china.com/cn/events/amazon-ai/ )
6. IBM AI Developer Program ( https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/topics/ai.html )
7. 京东人工智能开放平台（ https://neuhub.jd.com/ ）
8. HIKVISION开放平台（ https://open.hikvision.com/ ）
9. Face++ 人工智能开放平台 （ https://www.faceplusplus.com.cn/ ）
10. 搜狗AI开放平台 （ https://ai.sogou.com/ ）
（ps：后续将形成独立章节，对top级AI开放平台进行竞品分析，敬请期待 ~）
二、天池ai平台的编程界面叫
天池ai平台的编程界面叫阿里云天池AI实训平台。机器学习是人工智能的重要组成和技术基础，伴随着人工智能几十年的发展，期间几次大起大落。作为机器学习的高级阶段，最近几年深度学习算法在自然语言处理、语音识别、图像处理等领域的突破应用和广泛接受。这也标志着机器学习已经迈出实验室大门，走向实践，推动着人工智能向更高阶段发展。数据分析和人工智能发展已经引起了全球关注。企业对机器学习的人才需求增大，与之密切相关的数据科学家、数据挖掘工程师、大数据分析师、机器学习工程师等数据分析类人才成为本世纪最有吸引力的职业。根据相关企业估计，上述人才的增长高峰将持续6-8年。本课程就是对深度学习感兴趣的学员准备的。
三、阿里云的智能运维平台是什么
智能运维系统是阿里云Elasticsearch（简称ES）的辅助产品，提供集群、节点、索引等二十余个诊断项的健康检测功能。
通过智能运维系统，您可以探测集群潜在风险，寻找最佳解决方案。同时智能运维系统还会自动归纳集群诊断结果，帮助您掌握集群最新态势，提取关键信息，让开发更便捷。智能运维系统支持以下功能：
开启或关闭智能运维服务、查看集群概况、诊断集群健康状况、支持定时诊断和自主诊断，并且可以选择诊断索引和诊断项、查看历史诊断报告。
四、人工智能的企业有哪些？
现在国内人工智能企业非常多，比较优秀的企业如下（排名不分先后）
百度AI开放平台，提供全球领先的语音、图像、NLP等多项人工智能技术,开放对话式人工智能系统、智能驾驶系统两大行业生态,共享AI领域最新的应用场景和解决方案,帮您提升竞争力,开创未来。
腾讯AI开发平台，依托腾讯AI Lab、腾讯云、优图实验室及合作伙伴强大的AI技术能力，提供领先的语音、图像、nlp等多项人工智能技术。
科大讯飞，是亚太地区知名的智能语音和人工智能上市企业，以智能语音、自然语言理解、计算机视觉等核心技术，积极推动人工智能产品和行业应用落地，致力让机器“能听会说，能理解会思考”，用人工智能建设美好世界。
商汤科技，是一家行业领先的人工智能软件公司，以原创技术体系为根基，SenseCore商汤AI大装置为核心基座，布局多领域、多方向前沿研究，快速打通AI在各个垂直场景中的应用，向行业赋能。
云从科技，提供高效人机协同操作系统和行业解决方案的人工智能企业，以视觉+语音等多模态感知为基础，建立视觉认知，语言认知，环境认知等多模态认知融合，打造智能决策系统，实现人工智能技术闭环。
智慧眼，是一家以计算机视觉、深度学习和大数据为核心的人工智能企业，以人工智能为核心驱动产业智能化发展，聚焦民生医疗健康、数字城市、智慧金融三大场景的应用落地，业务覆盖全国20多个省市自治区，涵盖人社、医保、民政、金融、公安和海关等行业，为超6亿用户提供智能化解决方案和服务。
依图科技，是一家从事人工智能创新型研究的企业，致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合，建设更加安全、健康、便利的世界。具备国际视野的世界一流研发团队，致力于解决机器看、听、理解等根本问题，在计算机视觉、自然语言理解、知识推理、智能硬件、机器人等领域作出突破性贡献。
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