阿里云天池AI实训平台功能介绍和使用演示

最新推荐文章于 2025-03-20 23:33:17 发布
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阿里云天池与高博应诺联合出品，介绍了阿里云天池AI实训平台的功能，并进行了使用演示。
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【阿里云天池×高博应诺联合出品】阿里云天池AI实训平台功能介绍和使用演示

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疫情肆虐，牵动着每个人的心。当下，正值抗击疫情的关键时刻，近日教育部也下发了2020年春季学期延期开学的通知，并提出利用网络平台保障防控疫情期间学生“停课不停学”，全国诸多高校也纷纷延迟...
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阿里云天池是阿里巴巴集团推出的一个在线学习平台，主要面向数据科学、人工智能和云计算等领域的学习与实践。天池不仅提供了丰富的课程和资源，还有许多竞赛可以参与，以锻炼和展示自己的技能。
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【AI Studio平台基本操作】提交作业
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提交作业 第一步：生成版本 第二步： 点击提交作业 注：如果遇到已经生成新版本但是没有版本显示的请一定及得“刷新” 第三步：选中提交版本后点击提交 第四步：查看提交情况 关闭作业环境 第一步： 到作业提交页面查看作业是否提交完成 第二步： 点击停止按钮 第三步： 点击确认 第四步： 稍微等待 这里是小鸭学院，关于paddle我们一直在努力，感谢您的关注，记得关注、点赞、收藏、留言。您的支持是我们最大的动力。 .
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### 天池AI实训平台上的入侵检测实验教程与资源 #### 实验背景 天池AI实训平台提供了一系列关于人工智能安全的课程和实验，其中包括入侵检测的相关内容。这些实验旨在帮助用户了解如何利用机器学习技术来构建高效的入侵检测系统 (Intrusion Detection System, IDS)[^1]。 #### 实验目标 通过本系列实验，参与者将学会： - 使用 Python 编程语言实现常见的机器学习算法。 - 构建并优化基于监督学习和无监督学习的入侵检测模型。 - 对比异常检测与误用检测两种方法的特点及其适用场景[^5]。 #### 所需工具及环境准备 为了顺利完成实验，请确保您的工作环境中已经安装好以下软件包： - `pandas` 和 `numpy`: 用于数据处理。 - `scikit-learn`: 提供各种机器学习算法的支持。 - Jupyter Notebook/Lab: 方便编写代码并与文档交互。 以下是创建虚拟环境的一个简单脚本： ```bash # 创建一个新的 conda 环境名为 ai_security_env conda create -n ai_security_env python=3.8 # 激活刚刚创建好的环境 conda activate ai_security_env # 安装必要的库 pip install numpy pandas scikit-learn jupyterlab matplotlib seaborn ``` #### 数据获取与预处理 在开始任何建模之前，我们需要准备好干净且具有代表性的训练集。可以从公开渠道下载 KDD Cup '99 Dataset 或 NSL-KDD Dataset 这样的经典入侵检测数据集[^5]。下面给出一段读取 CSV 文件并将类别标签转换成数值形式的小例子： ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder def preprocess_data(file_path): """ 加载原始数据并对非数值字段编码 参数: file_path (str): 输入CSV文件的位置 返回值: DataFrame: 清洗完毕的数据表 """ raw_df = pd.read_csv(file_path) le = LabelEncoder() for col in ['protocol_type', 'service', 'flag']: if col in raw_df.columns: raw_df[col] = le.fit_transform(raw_df[col]) return raw_df.dropna().reset_index(drop=True) cleaned_dataset = preprocess_data('./data/kddcup.data_10_percent_corrected') print(cleaned_dataset.shape) ``` #### 特征工程 特征选择对于提高预测精度至关重要。可以通过统计检验、递归消除等方式挑选最重要的变量参与后续计算过程。另外还可以尝试降维操作减少维度灾难带来的负面影响。 #### 模型搭建与评估 这里列举几种常用的分类器作为候选方案，并分别报告它们的表现指标（如准确率 Accuracy、召回率 Recall 等）。注意交叉验证的重要性以获得更稳健的结果估计。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( cleaned_dataset.iloc[:, :-1], cleaned_dataset['label'], test_size=.2, random_state=42 ) models = { "Decision Tree": DecisionTreeClassifier(), "Random Forest": RandomForestClassifier(n_estimators=100), "Gradient Boosting": GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.1, n_estimators=100) } for name, model in models.items(): scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5) print(f"{name} Cross Validation Scores Mean:{scores.mean(): .4f}") best_model = max(models.values(), key=lambda m:m.score(X_test,y_test)) y_pred = best_model.predict(X_test) report = classification_report(y_test, y_pred,digits=4,output_dict=False) print(report) ``` --- ###
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