隨著AI技術的發(fā)展，人類社會正處于火熱的智能化革命之中，而誰能在技術革命浪潮中快速的武裝自己，誰就能掌握未來的機遇。AI Studio正屬于那一類幫助中小企業(yè)，開發(fā)者實現(xiàn)AI能力的武器庫之一。

如今，AI能力已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，在語音、圖像以及NLP領域，已獲得了突破性的進展和效果，這進一步增強了我們對AI技術的信心，將其推廣到更多的傳統(tǒng)行業(yè)來助力各行業(yè)的發(fā)展。AI技術可以讓我們釋放更多的腦力和體力，在更需要人類創(chuàng)造力的地方發(fā)揮作用，其他的一切交給AI，相信我，它們做的比我們更好。

對于大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，形成AI能力只要投錢投人就行了，但是對于中小企業(yè)單獨構建AI能力將耗費巨大的精力：招兵買馬，設備采購，模型開發(fā)，系統(tǒng)維護，于是大量的云計算及建模平臺如雨后春筍般發(fā)展起來，包括AWS（收費），Azure（收費），阿里云（還是收費）等。而百度在確立All in AI后做了很多基礎而扎實的工作，包括最新推出的百度AI Studio一站式開發(fā)平臺：一個囊括了AI教程、代碼環(huán)境、算法算力、數(shù)據(jù)集，并提供免費的在線云計算的一體化編程環(huán)境，在這里，用戶就不必糾結于復雜的環(huán)境配置和繁瑣的擴展包搜尋，只要有電腦、網(wǎng)絡以及一顆走進深度學習的心，打開瀏覽器輸入aistudio.baidu.com，就可以在AI Studio開展深度學習項之旅。下面，本文將從功能簡介，實戰(zhàn)建模及AI能力應用等角度聊聊AI Studio。

俗話說，授人以魚不如授人以漁。百度All in AI的戰(zhàn)略里，魚就是諸如基于語音技術、圖像技術、視頻技術、知識圖譜及NLP技術等形成的人工智能產(chǎn)品服務；而漁就是AI Studio一類的能夠幫助個人開發(fā)者和中小企業(yè)去開發(fā)屬于自己的產(chǎn)品服務，運用AI Studio開發(fā)者可以實現(xiàn)自定義的AI建模能力而無需考慮硬件成本、運維成本、人力成本。相比在谷歌云，AWS等云平臺上花錢買計算資源和存儲空間跑模型來說，AI Studio提供全套免費服務（計算資源免費，空間資源免費，項目托管免費，視頻教程也免費）?？梢哉fAI Studio從教學、應用、工程上全面推進了AI民主化的進程，極大的降低了AI技術跨入門檻。

1.功能簡介

第一次進入主頁，首先的感覺這是個類似Kaggle的數(shù)據(jù)競賽平臺，但是仔細看來，AI Studio強化了工程項目的概念，一大亮點就是AI學習項目這個版塊，里面包括大量真實場景的工程項目（圖像識別，情感分析，個性化推薦等）；另一個重要組成就是比賽了，眾所周知構建良性循環(huán)的產(chǎn)、學、研社區(qū)是行業(yè)發(fā)展的重要組成部分，不過目前AI Studio組織的比賽還剛起步，希望后續(xù)比賽多多，大家在這里都能學到知識，交到朋友，最重要的是，可以在學習的同時給自己賺點零用錢花花（笑~）。 

Figure 1 AI Studio特性

AI Studio主要功能有項目類的項目大廳，創(chuàng)建項目，樣例項目，共享項目等四大部分，有數(shù)據(jù)科學比賽，有各種經(jīng)典數(shù)據(jù)集和自定義數(shù)據(jù)集，有詳盡的機器學習和深度學習的教程及視頻公開課等。下面就簡單的來介紹一下： 

Figure 2 AI Studio主要功能

1.1. 菜單欄

1.1.1. 項目大廳

作為AI Studio的主頁，集成百度積累的經(jīng)典AI學習項目，自我的項目管理及共享項目列表。整個平臺都是以項目為核心的，也凸顯了AI Studio的定位，就是以技術及資源輸出幫助個人開發(fā)者，中小企業(yè)快速擁有AI能力以更好的服務自身業(yè)務。

1.1.2. 數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集包括一些經(jīng)典的公開數(shù)據(jù)集，像MNIST，IMDB，CIFAR10，Penn Treebank，MovieLens等；也包括一些開放的百度數(shù)據(jù)（中文短文本語料，信息抽取數(shù)據(jù)）。不過相比Kaggle近萬份數(shù)據(jù)集來說，仍然有很大的發(fā)展空間，但是個人感覺AI Studio的數(shù)據(jù)集還是要比Tianchi的數(shù)據(jù)集規(guī)整很多的。當然，用戶也可以上傳自定義數(shù)據(jù)進行模型開發(fā)。

1.1.3. 比賽

這個模塊應該是所有玩數(shù)據(jù)的人最感興趣的了吧。我之前在Kaggle參加過一些項目，總的來說，Kaggle在比賽這塊做的真的很好，賽制清晰，社區(qū)完善，每次參加比賽都能有很大的提高。相較Kaggle，AI Studio的比賽數(shù)量還不多，不過以上提到的功能都有，另外就是AI Studio提供云端訓練平臺，這樣大家的武器庫相對平衡，能夠更公平的進行競賽。 

Figure 3 AI Studio 比賽頁面

1.2. 創(chuàng)建項目

AI Studio以項目為單元進行開發(fā)。創(chuàng)建項目，添加數(shù)據(jù)集，運行開發(fā)環(huán)境（notebook kernel），就可以開始構建自己的模型進行開發(fā)生產(chǎn)了。目前，環(huán)境僅支持Python2.7（期待更多的環(huán)境，Python3，R等），算法框架包括paddlepaddle和sklearn等。

Figure 4 AI Studio創(chuàng)建項目頁面

1.3. 教程&資訊

關于教程，paddlepaddle關于機器學習的教程應該是中文里最好的，不僅有機器學習、深度學習的視頻公開課和教程文檔（獲取），而且包含了大量的各個方向的深度學習實例，比如圖像分類，詞向量，個性化推薦，情感分析，語義角色標注以及機器翻譯等，不僅從原理層面進行深入淺出的講解，更提供模型代碼逐行進行實操，可以說為Everyone can AI提供了強大的后盾。

1.3.1. 樣例工程

樣例工程即是提供的機器學習經(jīng)典應用場景及歷屆比賽的notebook，我們可以把各個項目fork到自己的項目下進行開發(fā)學習。對于急于構建AI能力的中小企業(yè)，這個模塊是最大福音了，很久之前看過Tensorflow的文檔，只有幾個典型問題的教程及代碼，而這里包括了大量的基于不同場景的AI模型可供拿來即用。

1.3.2. 共享項目

顧名思義，AI Studio也提供項目共享功能供大家互相學習。在開源的時代，能夠培育成熟活躍的社區(qū)是平臺發(fā)展的必要因素，這也是Tensorflow能夠在深度學習領域中快速推廣的重要原因。

1.3.3. 我的項目

這里是開發(fā)者自己的項目列表，不再贅述。

2.實戰(zhàn)建模

AI Studio以項目為核心，創(chuàng)建項目的同時可以自定義上傳數(shù)據(jù)，也可以選取平臺已有數(shù)據(jù)集；目前，環(huán)境僅支持Python2.7，算法庫包括sklearn和PaddlePaddle。不需要費心在開發(fā)環(huán)境上，能夠安心構造模型，將建模工程云服務化應該是未來趨勢（能夠方便中小企業(yè)快速構建AI能力）。在AI Studio各項目之間是獨立分配資源的，可以同時調(diào)試多個項目模型，這點還是非常贊的。

我這里創(chuàng)建了兩個共享項目，查看代碼直接fork項目開箱即用（需百度賬號登錄：Titanic項目，個性化推薦項目），代碼詳見附錄及共享項目。第一個項目是最最基礎的數(shù)據(jù)科學的入門問題titanic預測是否生還（自主上傳數(shù)據(jù)，調(diào)用sklearn隨機森林模型）；第二，利用已有數(shù)據(jù)（MovieLens）及PaddlePaddle構建個性化推薦模型。一個小問題就是創(chuàng)建項目后進入項目頁面，進入運行狀態(tài)還需要點擊運行項目，這里感覺有點冗余；運行的項目就是一個簡潔的notebook開發(fā)環(huán)境，該有的功能都有，個人感覺速度比Kaggle要好很多（不知是不是我的網(wǎng)速渣）。 

Figure 5 AI Studio項目界面

開發(fā)環(huán)境主體是由notebook形式組成，熟悉jupyter的同學可以無縫銜接，比notebook好的一點就是項目的數(shù)據(jù)集都會形成列表，簡單一鍵獲取數(shù)據(jù)路徑。菜單欄更簡潔，基本功能都有，可以保存notebook，有個有意思的地方是在創(chuàng)建項目的時候環(huán)境只能選Python2.7，但這里kernel選擇會出現(xiàn)Python3。 

Figure 6 AI Studio開發(fā)頁面

3.群雄逐鹿

作為一站式AI建模開發(fā)平臺AI Studio，如何在強手如云的AI開發(fā)平臺市場殺出一條血路呢？最重要的途徑就是完善比賽社區(qū)的理念，通過PaddlePaddle+AI Studio的方式搶占數(shù)據(jù)科學競賽這個領域，這里就簡要比較一下幾家數(shù)據(jù)競賽平臺（AI Studio、Kaggle、天池、DataCastle等）。以下將從對開發(fā)者的能力提升，平臺比賽的公平性和比賽收獲等三個方面闡述。

3.1. 能力提升

可以說參加數(shù)據(jù)建模比賽是最好的提升自身能力的方式了，在比賽中，不但能夠了解各行各業(yè)的業(yè)務形式，數(shù)據(jù)結構，也能真實的驗證我們對特征和算法的不同理解，而良好的社區(qū)環(huán)境和代碼共享機制為自身能力的提升提供了溫床。在這方面，Kaggle因為成立最早有很強的人才和代碼沉淀，投靠Google后，更是愈發(fā)的體現(xiàn)了其中的優(yōu)勢。天池和DataCastle在社區(qū)建設上也投入了大量的精力，但是與Kaggle還是有較大的差距，不過在中文社區(qū)中應該算是佼佼者。AI Studio顯然有后來者的劣勢，不過看過他們的樣例項目，還是很佩服他們在教程和文檔方面的思考，可以說在AI中文教程里AI Studio大踏步的跨入了第一梯隊。

3.2. 比賽的公平性

這里的公平性體現(xiàn)在兩個方面，第一是賽題的數(shù)據(jù)量要有一定的規(guī)模以防止數(shù)據(jù)量過小導致的模型穩(wěn)定性問題；第二則是計算資源的公平性，舉個栗子，假如阿里組隊以P100 GPU集群的算力來參賽的話，恐怕其他人的勝算只能寄托于奇跡了，而對于ImageNet那樣量級的數(shù)據(jù)，我們只有PC機的話恐怕連一次迭代也完成不了，更不要說模型調(diào)優(yōu)了。

在這方面，AI Studio具有極大的優(yōu)勢，平臺不僅免費對參賽選手給予計算資源上的支持，更是提供最新版本的PaddlePaddle供選手調(diào)用。而天池在初賽階段是沒有集群算力支持的，只有進入復賽的選手才會有機會使用數(shù)加平臺。Kaggle和DataCastle更是沒有平臺的支持。相比來說在比賽資源的公平性上AI Studio的優(yōu)勢巨大。

3.3. 比賽收獲

這里的收獲是只除了能力以外的物質(zhì)方面的獲得，比如現(xiàn)金獎勵和簡歷背書。這兩點對于初入職場的新人還是非常重要的。客觀來講，國際影響力的話Kaggle絕對是No.1，致力于進入Google、facebook的同學最好還是在Kaggle上挑選優(yōu)質(zhì)的比賽；針對國內(nèi)的話，AI Studio、天池和DataCastle在獎金方面相差不大，由于AI Studi推出最晚，所以獎金相對來說高一些。

綜合來看，AI Studio作為數(shù)據(jù)科學競賽中的新人，背靠百度資源，憑借更加公平的平臺資源輸出，獎勵制度和完善的教程文檔體系將會在未來大規(guī)模的搶占數(shù)據(jù)競賽市場。對開發(fā)者來說，免費使用GPU資源，更簡單的開發(fā)流程已經(jīng)是很大的誘惑了。

4.百度AI戰(zhàn)略

身處AI圈，對各家的AI產(chǎn)品戰(zhàn)略比較感興趣，最近有意思的事情就是Baidu Create 2018了，會上，李彥宏的AI夢完成了從All In AI到Everyone Can AI的升華。發(fā)布的AI產(chǎn)品從自動駕駛巴士“阿波龍”到百度自主研發(fā)的云端AI 芯片“昆侖”，再到兩大AI生態(tài)平臺DuerOS3.0、Apollo3.0，可以說百度在AI的布局已經(jīng)從稚嫩走向成熟，以多兵種合成集團軍的面貌展示在世界人工智能的舞臺。

百度的AI戰(zhàn)略重在開放，強調(diào)技術賦能。

根據(jù)百度的說法, 目前已經(jīng)形成了以行業(yè)應用為牽引，AI技術產(chǎn)品服務為動力，AI基礎平臺服務為核心的生態(tài)閉環(huán)（AI開放平臺）。從百度公開的資料上看, ，百度已經(jīng)將AI服務應用于智慧零售，金融科技，商業(yè)地產(chǎn)，企業(yè)服務，智能硬件，教育培訓等各行各業(yè)。比如說智慧零售, 百度提供基礎能力, 合作伙伴進行集成和落地, 將人臉識別，人體分析，圖像識別，大數(shù)據(jù)分析研判等服務賦能給線下門店，商場超市，各大品牌商等零售業(yè)態(tài)，有效提升了商業(yè)效率及利潤率。在技術服務上，百度提供全面的AI能力，包括語音技術圖像技術，人臉識別，視頻技術，等等等等, 據(jù)說已經(jīng)超過110項能力 在平臺服務上，百度不僅有Apollo自動駕駛開放平臺和DuerOS對話式開放平臺，也包括像AI Studio囊括AI教程、開發(fā)環(huán)境、算法算力的一站式AI開發(fā)平臺，EasyDL圖像自定義模型構建平臺以及基礎的深度學習框架PaddlePaddle。

可見，百度在這場智能化革命中=不但醞釀已久，而且已經(jīng)結出了不少果實。

5.總結

AI Studio是一個基于PaddlePaddle的集成了大量數(shù)據(jù)集、經(jīng)典樣例項目及比賽項目的云計算建模平臺，也是一個機器學習、深度學習的交流社區(qū)。AI Studio最大限度的解放了數(shù)據(jù)科學家需要環(huán)境配置的煩惱，在云端集成計算資源，項目管理，代碼管理，比賽等多種功能，形成一站式兼顧學習和工作的建模平臺。而且AI Studio提供計算資源，空間資源，視頻公開課都是免費的！免費的！免費的?。ㄋ^重要的事情說三遍）。最后，期待一下的更多比賽的推出。

參考文獻

1. http://aistudio.baidu.com
2. http://ai.baidu.com/
3. http://www.paddlepaddle.org/
4. http://ai.baidu.com/paddlepaddle

附錄

# 查看當前掛載的數(shù)據(jù)集目錄  
!ls /home/aistudio/data/  
# 查看個人持久化工作區(qū)文件  
!ls /home/aistudio/work/  
import numpy as np  
import pandas as pd  
import matplotlib.pyplot as plt  
%matplotlib inline  
# titanic problem  
# 數(shù)據(jù)集是經(jīng)典的機器學習問題，titanic的原始數(shù)據(jù)，以下是在AI Studio平臺上Python2.7環(huán)境，完整的從數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)處理，特征工程，到運用  
# 隨機森林構建模型  
# 最簡單的模型開發(fā)流程如下  
# - 數(shù)據(jù)讀入  
# - 特征工程  
# - 數(shù)據(jù)分割  
# - 模型訓練  
# - 模型評估  
# - 交叉檢驗  
## 數(shù)據(jù)讀入  
# 創(chuàng)建項目的時候讀入數(shù)據(jù)，通過ls /home/aistudio/data/查看數(shù)據(jù)集目錄，添加數(shù)據(jù)。  
data_train = pd.read_csv('/home/aistudio/data/data188/train.csv')  
data_test = pd.read_csv('/home/aistudio/data/data188/test.csv')  
data_train.sample(3)  
## 特征工程  
### 數(shù)據(jù)清洗及特征處理 
# 對特征進行如下處理：  
# - 對特征Age進行分箱離散化處理（simplify_ages）  
# - 提取特征Cabin進行類別化處理(simplify_cabins)  
# - 對特征Fare進行分箱離散化處理(simplify_fares)  
# - 對特征名字進行處理(format_name)  
# - 刪掉意義不大的特征(drop_features)    
 
def simplify_ages(df):  
    df.Age = df.Age.fillna(-0.5)  
    bins = (-1, 0, 5, 12, 18, 25, 35, 60, 120)  
    group_names = ['Unknown', 'Baby', 'Child', 'Teenager', 'Student', 'Young Adult', 'Adult', 'Senior']  
    categories = pd.cut(df.Age, bins, labels=group_names)  
    df.Age = categories  
    return df  
 
def simplify_cabins(df):  
    df.Cabin = df.Cabin.fillna('N')  
    df.Cabin = df.Cabin.apply(lambda x: x[0]) 
    return df  
def simplify_fares(df):  
    df.Fare = df.Fare.fillna(-0.5)  
    bins = (-1, 0, 8, 15, 31, 1000)  
    group_names = ['Unknown', '1_quartile', '2_quartile', '3_quartile', '4_quartile']  
    categories = pd.cut(df.Fare, bins, labels=group_names)  
    df.Fare = categories  
    return df  
def format_name(df):  
    df['Lname'] = df.Name.apply(lambda x: x.split(' ')[0])  
    df['NamePrefix'] = df.Name.apply(lambda x: x.split(' ')[1])  
    return df    
def drop_features(df):  
    return df.drop(['Ticket', 'Name', 'Embarked'], axis=1)  
def transform_features(df):  
    df = simplify_ages(df)  
    df = simplify_cabins(df)  
    df = simplify_fares(df)  
    df = format_name(df)  
    df = drop_features(df)  
    return df  
data_train = transform_features(data_train)  
data_test = transform_features(data_test)  
data_train.head()  
 
### 特征處理  
# - 篩選可用的特征  
# - 對類別特征做數(shù)值化處理 
 
from sklearn import preprocessing  
def encode_features(df_train, df_test):  
    features = ['Fare', 'Cabin', 'Age', 'Sex', 'Lname', 'NamePrefix']  
    df_combined = pd.concat([df_train[features], df_test[features]]) 
    for feature in features:  
        le = preprocessing.LabelEncoder()  
        le = le.fit(df_combined[feature])  
        df_train[feature] = le.transform(df_train[feature])  
        df_test[feature] = le.transform(df_test[feature])  
    return df_train, df_test   
data_train, data_test = encode_features(data_train, data_test)  
data_train.head() 
## 數(shù)據(jù)分割  
# 對數(shù)據(jù)集進行訓練集和測試集的分割  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
X_all = data_train.drop(['Survived', 'PassengerId'], axis=1)  
y_all = data_train['Survived'] 
num_test = 0.20  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_all, y_all, test_size=num_test, random_state=23) 
 
## 模型訓練  
# 選取隨機森林模型，利用網(wǎng)格搜索進行參數(shù)調(diào)優(yōu)。  
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  
from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score  
from sklearn.model_selection import GridSearchCV 
# Choose the type of classifier.   
clf = RandomForestClassifier()  
# Choose some parameter combinations to try  
parameters = {'n_estimators': [4, 6, 9],   
              'max_features': ['log2', 'sqrt','auto'],   
              'criterion': ['entropy', 'gini'],  
              'max_depth': [2, 3, 5, 10],   
              'min_samples_split': [2, 3, 5],  
              'min_samples_leaf': [1,5,8] 
             } 
  
# Type of scoring used to compare parameter combinations  
acc_scorer = make_scorer(accuracy_score)  
# Run the grid search  
grid_obj = GridSearchCV(clf, parameters, scoring=acc_scorer)  
grid_obj = grid_obj.fit(X_train, y_train)  
# Set the clf to the best combination of parameters  
clf = grid_obj.best_estimator_  
# Fit the best algorithm to the data.   
clf.fit(X_train, y_train)  
 
## 模型評估  
# 用準確率評估模型效果  
predictions = clf.predict(X_test)  
print(accuracy_score(y_test, predictions))  
## 交叉檢驗  
# KFold  
from sklearn.cross_validation import KFold 
def run_kfold(clf):  
    kf = KFold(891, n_folds=10)  
    outcomes = []  
    fold = 0  
    for train_index, test_index in kf:  
        fold += 1  
        X_train, X_test = X_all.values[train_index], X_all.values[test_index]  
        y_train, y_test = y_all.values[train_index], y_all.values[test_index]  
        clf.fit(X_train, y_train) 
        predictions = clf.predict(X_test)  
        accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)  
        outcomes.append(accuracy)  
        print("Fold {0} accuracy: {1}".format(fold, accuracy))       
    mean_outcome = np.mean(outcomes)  
    print("Mean Accuracy: {0}".format(mean_outcome))   
run_kfold(clf)  
ids = data_test['PassengerId']  
predictions = clf.predict(data_test.drop('PassengerId', axis=1))  
output = pd.DataFrame({ 'PassengerId' : ids, 'Survived': predictions })  
# output.to_csv('titanic-predictions.csv', index = False)  
output