[發明專利]一種處理方法及計算機設備在審
| 申請號: | 202010230859.7 | 申請日: | 2020-03-27 |
| 公開(公告)號: | CN111428882A | 公開(公告)日: | 2020-07-17 |
| 發明(設計)人: | 穆森·普爾瓦利;高長安 | 申請(專利權)人: | 聯想(北京)有限公司 |
| 主分類號: | G06N20/00 | 分類號: | G06N20/00;G06F8/65 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 張娜 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 處理 方法 計算機 設備 | ||
1.一種處理方法,包括:
獲得人工智能模型的預定監控指標在不同時間的監控數據;
基于所述監控數據,確定所述預定監控指標在所述不同時間產生的變化;
確定所述預定監控指標在所述不同時間產生的變化是否滿足變化條件,得到確定結果;
基于所述確定結果,確定是否需更新所述人工智能模型,并生成第一輸出結果;所述第一輸出結果能用于指示是否需更新所述人工智能模型。
2.根據權利要求1所述的方法,所述獲得人工智能模型的預定監控指標在不同時間的監控數據,包括以下的至少一種:
獲得所述人工智能模型的重要特征在不同時間的第一監控數據;所述重要特征包括:人工智能模型的輸入數據包括的特征中對模型預測結果所產生的影響滿足影響條件的特征;
獲得所述人工智能模型的模型性能在不同時間的第二監控數據;
獲得所述人工智能模型的模數輸入在不同時間的第三監控數據。
3.根據權利要求2所述的方法,其中:
所述第二監控數據包括所述人工智能模型的標志率數據;模型的標志率為:模型對不同輸入數據的不同預測結果中不同極性的結果的數量比例,所述極性為預先針對輸入數據所設定的預測結果的極性;
所述第三監控數據包括:所述人工智能模型的輸入數據所包括特征的特征值。
4.根據權利要求2或3所述的方法,所述確定所述預定監控指標在所述不同時間產生的變化是否滿足變化條件,得到確定結果,包括以下的至少一種:
基于所述第一監控數據,確定所述重要特征在所述不同時間產生的變化是否滿足第一變化條件,得到第一子結果;
基于所述第二監控數據,確定所述模型性能在所述不同時間產生的變化是否滿足第二變化條件,得到第二子結果;
基于所述第三監控數據,確定所述模型輸入在所述不同時間產生的變化是否滿足第三變化條件,得到第三子結果;
所述確定是否需更新所述人工智能模型,并生成第一輸出結果,包括:
基于所述第一子結果、所述第二子結果和所述第三子結果中的至少一種,確定是否需更新所述人工智能模型,并生成第一輸出結果。
5.根據權利要求2所述的方法,還包括:
確定模型輸入數據的特征中是否存在與所述人工智能模型的預測結果不滿足關聯條件的目標特征;若存在,生成包括所述目標特征的第二輸出結果;所述第二輸出結果能用于指示需根據所述目標特征進行模型更新;
和/或,
根據不同特征與所述人工智能模型的預測結果之間的不同關聯關系,生成模型預測規則,以使得基于所述模型預測規則更新所述人工智能模型。
6.一種計算機設備,包括:
存儲器,用于至少存儲一組指令集;
處理器,用于調用并執行所述存儲器中的所述指令集,通過執行所述指令集進行以下操作:
獲得人工智能模型的預定監控指標在不同時間的監控數據;
基于所述監控數據,確定所述預定監控指標在所述不同時間產生的變化;
確定所述預定監控指標在所述不同時間產生的變化是否滿足變化條件,得到確定結果;
基于所述確定結果,確定是否需更新所述人工智能模型,并生成第一輸出結果;所述第一輸出結果能用于指示是否需更新所述人工智能模型。
7.根據權利要求6所述的計算機設備,所述處理器獲得人工智能模型的預定監控指標在不同時間的監控數據,包括以下的至少一種:
獲得所述人工智能模型的重要特征在不同時間的第一監控數據;所述重要特征包括:人工智能模型的輸入數據包括的特征中對模型預測結果所產生的影響滿足影響條件的特征;
獲得所述人工智能模型的模型性能在不同時間的第二監控數據;
獲得所述人工智能模型的模數輸入在不同時間的第三監控數據。
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