[發明專利]一種機器學習模型的生成方法、裝置

有效

• 申請號: 201811647840.1
• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN109816114B
• 公開（公告）日: 2021-12-28
• 發明（設計）人: 付璽
• 申請（專利權）人: 大唐軟件技術股份有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 莎日娜

1.一種機器學習模型的生成方法，其特征在于，應用于機器學習平臺，所述方法包括：

獲取目標服務器的機器學習需求，所述機器學習需求包括機器學習模型的訓練數據格式和機器學習模型的目標功能；

根據所述機器學習需求，利用預設的模型生成策略，配置所述目標服務器用于機器學習的目標模型；

將所述目標模型返回至所述目標服務器；

在所述目標服務器實現對應的機器學習任務；

所述機器學習平臺包括界面層、系統層；

所述界面層接收所述機器學習需求進而生成流程圖；

所述界面層包括：UI化控件、可視化工具、對話框配置屬性、用戶提示；

所述系統層用于生成機器學習模型，所述系統層包括文本分類功能、推薦系統功能、文本相似度計算功能；

所述獲取目標服務器的機器學習需求，包括：

接收所述目標服務器上傳的用于進行機器學習模型訓練的數據樣本和所述機器學習模型的目標功能，所述目標功能包括文本分類功能、推薦功能、文本相似度計算功能中的任一一者；

對所述數據樣本進行分析，以確定所述訓練數據格式。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述機器學習需求，利用預設的模型生成策略，配置所述目標服務器用于機器學習的目標模型，包括：

根據所述機器學習需求，確定所述目標模型對應的目標框架，所述目標框架是在所述機器學習平臺上預先存儲的多個機器學習框架中的任一者；

配置所述目標框架中的各個功能模塊，所述功能模塊包括預處理模塊、分析模塊、學習模塊以及輸出模塊；

根據所述功能模塊，對應確定所述功能模塊的實現策略；

根據所述實現策略和所述功能模塊，基于所述目標框架生成所述目標模型。

3.一種機器學習模型的生成方法，其特征在于，應用于目標服務器，所述方法包括：

上傳機器學習需求至機器學習平臺；

根據機器學習需求，獲取機器學習平臺發送的用于機器學習的目標模型，所述目標模型是根據所述機器學習需求，通過預設的模型生成策略所確定的；

在所述目標服務器實現對應的機器學習任務；

所述機器學習平臺包括界面層、系統層；

所述界面層接收所述機器學習需求進而生成流程圖；

所述界面層包括：UI化控件、可視化工具、對話框配置屬性、用戶提示；

所述系統層用于生成機器學習模型，所述系統層包括文本分類功能、推薦系統功能、文本相似度計算功能；

所述機器學習需求包括機器學習模型的訓練數據格式和機器學習模型的目標功能，所述目標功能包括文本分類功能、推薦功能、文本相似度計算功能中的任一一者，所述上傳機器學習需求至機器學習平臺，包括：

將用于確定所述機器學習模型的訓練數據格式的數據樣本和所述機器學習模型的目標功能上傳至所述機器學習平臺。

4.一種機器學習模型的生成裝置，其特征在于，應用于機器學習平臺，所述裝置包括：

需求獲取模塊，用于獲取目標服務器的機器學習需求，所述機器學習需求包括機器學習模型的訓練數據格式和機器學習模型的目標功能；

模型配置模塊，用于根據所述機器學習需求，利用預設的模型生成策略，配置所述目標服務器用于機器學習的目標模型；

模型返回模塊，用于將所述目標模型返回至所述目標服務器；

在所述目標服務器實現對應的機器學習任務；

所述機器學習平臺包括界面層、系統層；

所述界面層接收所述機器學習需求進而生成流程圖；

所述界面層包括：UI化控件、可視化工具、對話框配置屬性、用戶提示；

所述系統層用于生成機器學習模型，所述系統層包括文本分類功能、推薦系統功能、文本相似度計算功能；

所述需求獲取模塊，包括：

接收子模塊，用于接收所述目標服務器上傳的用于進行機器學習模型訓練的數據樣本和所述機器學習模型的目標功能，所述目標功能包括文本分類功能、推薦功能、文本相似度計算功能中的任一一者；

分析子模塊，用于對所述數據樣本進行分析，以確定所述訓練數據格式。