一、Why：概述与价值
（一）人工智能的发展历史
人工智能是很早就出现的一个概念，起源于上个世纪50年代，之后由于种种原因人工智能经历了几十年的漫长的消沉的过程，直到最近几年人工智能才火热起来。人工智能的发展其实有三次黄金时期：第一次是人工智能概念提出的时候，学者们以为AI技术能改变世界，但是实际上并没有；第二次是上个世纪80年代左右，此时已经提出了神经网络等模拟人脑思考的算法，但是也并没有得到很快的发展；第三次可以认为是从2010年左右开始的，与前两次不一样的是这次我们有大数据为生产资料，以强大的算力、云计算为基础设施，包括IOT和5g技术的发展，有应用场景驱动，比如说搜索就是一个应用人工智能算法的众多场景之一，所以这次是人工智能发展真正的黄金时期。
（二）为什么需要MaxCompute+AI
Garter在数据分析领域的是大趋势预测如下：
从中可以看出，Garter认为在未来数据与分析的边界逐渐模糊，并且预测在2022年，40%的机器学习工作将在非以机器学习为主要目的的平台上（如数据仓库）完成。因此，可以说MaxCompute+AI是大势所趋。
因为数据仓库承载的是整个企业的数据资产，尤其是MaxCompute，它是一个从TB到EB级，能够弹性扩展大量存储能力的数据平台，所以数据仓库内置机器学习的优势非常明显：
1.无需移动数据（数据量大），降低基础设施成本、人工成本、减少数据安全风险；
2.数据访问速度快（让算法找数据）；
3.可扩展性强；
4.纯 SQL ML / Python 更易用。
而且数据仓库内置机器学习是各角色均收益的一种集成：对于商务人士来说，新想法可以快速得到快速试验，ROI得到提升；对于数据科学家和数据分析师来说，大部分工作通过SQL/Python实现，易用高效，且模型开发和生产环境可以无缝对接；对于数据库管理员（DBA）来说，数据管理更加简单，安全性更高。
（三）MaxCompute现有的AI能力
MaxCompute的产品特性在之前的讲座中已经具体讲过了，这里不再赘述，其中MaxCompute集成AI的能力主要有：
- 1.提供SQLML，可以直接使用标准SQL训练机器学习模型，并对数据进行预测分析；
- 2.Mars：使用python科学计算、机器学习三方库；
- 3.可以用用户熟悉的Spark-ML开展智能分析；
- 4.与PAI无缝集成，提供强大的机器学习处理能力。
上述的集成AI能力中，SQLML和Mars是MaxCompute的两个原生AI扩展能力，本文我们重点介绍这两个能力。
为什么选择SQL和Python这两种语言呢？主要是因为SQL和Python是当前数据处理和机器学习领域中最火的两种语言。下面两张图是SQL查询语言的发展及现状以及Python的发展。
对于数据处理语言来讲，关系型数据库，也就是以SQL为基础的关系型数据库，包括类似的数据库目前仍然占据了数据处理引擎的前几名，有着稳健的生态；而Python已经逐渐称为数据分析领域和数据科学领域的主流语言，其有着强大的机器学习生态。因此选择这两种语言作为MaxCompute的AI集成，既是大势所趋，又能减轻使用者的学习成本和迁移成本。
二、What：能力与应用
我们将该项目的名字叫Mars，其最早是意味着Matrix和array，当然现在已经不再局限于这两者，数据维度可以达到非常高的程度；第二是意味着我们向着比登月更高的目标出发，不断的挑战自己。
那么我们为什么要做Mars呢？其主要原因有：
- 1.为大规模科学计算设计的：传统的大数据引擎编程接口对科学计算不太友好，框架设计也不是为科学计算模型考虑的；
- 2.传统科学计算大多基于单机，而大规模科学计算需要用到超算，并非普通人所能寄予的能力；
- 3.传统SQL模型科学计算的处理能力不足，做一些简单的科学计算，比如矩阵转置等等，效率也是非常低；
- 4.目前R和Python基本上基于单机，其分布式扩展能力比较弱。
目前，Mars是唯一的商业化的大规模科学计算引擎，关于Mars的更多信息大家可以到阿里云官网查找。Mars的基本思路如下图所示，主要是将Python中的主流科学计算和机器学习的库做相应的分布式化处理。
三、How：最佳实践
下面是一个简单的SQLML的Demo介绍。
首先，我们在DataWorks中新建一个工作流，会发现工作流中有很多组件，我们先建一个临时查询，如下图所示：
然后新建一张表，其中保存的是关于蘑菇的一些属性，根据这些属性数据，我们可以对其进行分类。
表建立好之后，我们可以将数据导入，因为该数据集比较小，所以我们从本地上传csv文件，将列与表中的字段对应即可：
之后，我们需要对特征进行onehot编码，其结果如下图所示：
然后，我们将数据分成训练集和测试集，并且分别将训练集和测试集导入一张单独的表中，之后就可以创建模型了，这里我们用的是逻辑回归，一个常用的二分类算法：
运行模型，很便捷地就可以得到训练结果：
通过上面的Demo，我们很容易的就完成了一次机器学习的训练过程，其过程类似与使用SQL中的UDF，简便、高效。上面Demo介绍的是SQLML，如果想使用Mars也非常简单，我们只需要拖拽PyODPS3组件即可，如下图所示。
目前，Mars已经可以试用，SQLML马上就会和大家见面，欢迎大家进行试用。