[發明專利]數據處理系統及數據處理方法

在審

• 申請號: 202010272693.5
• 申請日: 2020-04-09
• 公開（公告）號: CN113449875A
• 公開（公告）日: 2021-09-28
• 發明（設計）人: 江嘉振;李孟宇;陳俊宏;李振忠
• 申請（專利權）人: 廣達電腦股份有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 李芳華

一種數據處理方法，包含：產生機器學習參數，并取得參數儲存代碼；接收機器學習參數及參數儲存代碼，并依據參數儲存代碼，將機器學習參數儲存到儲存空間，當機器學習參數被更改時，產生事件通知；以及依據事件通知產生加載要求，加載要求用以要求更改后的機器學習參數；其中，在產生加載要求后，從參數儲存代碼對應的儲存空間下載更改后的機器學習參數。

技術領域

本發明是關于一種處理系統，特別是關于一種數據處理系統及數據處理方法。

背景技術

一般而言，機器學習的數據訓練步驟完成后，開發者需要手動的將參數匯出，并將參數放置在預測數據處理的程序可以存取得到的位置，才能夠加載機器學習參數到機器學習模型中。當參數有異動的時候，需要再次手動匯出新的參數，并手動的停止預測數據處理程序，然后重載新的參數，才能作后續的數據預測，這方式對設計機器學習預測的系統相當的不方便。

因此，如何簡化機器學習預測的處理流程，以快速且準確地處理更新或被調整過的參數，已成為本領域需解決的問題之一。

發明內容

為了解決上述的問題，本公開內容之一態樣提供了一種數據處理系統，包含儲存裝置、機器學習訓練模塊、機器學習參數儲存模塊以及預測數據處理模塊。儲存裝置用以提供儲存空間。機器學習訓練模塊用以產生機器學習參數，并取得參數儲存代碼。其中，參數儲存代碼對應于儲存空間。機器學習參數儲存模塊用以接收機器學習參數及參數儲存代碼，并依據參數儲存代碼，將機器學習參數儲存到儲存空間。當機器學習參數被更改時，機器學習參數儲存模塊傳送事件通知。預測數據處理模塊用以接收事件通知，依據事件通知傳送加載要求，以向機器學習參數儲存模塊要求更改后的機器學習參數。其中，機器學習參數儲存模塊接收到加載要求后，從參數儲存代碼對應的儲存空間下載更改后的機器學習參數，并傳送更改后的機器學習參數到預測數據處理模塊。

為了解決上述的問題，本公開內容之另一態樣提供了一種數據處理方法，包含：產生機器學習參數，并取得參數儲存代碼；其中，參數儲存代碼對應于儲存空間；接收機器學習參數及參數儲存代碼，并依據參數儲存代碼，將機器學習參數儲存到儲存空間，當機器學習參數被更改時，產生事件通知；以及依據事件通知產生加載要求，加載要求用以要求更改后的機器學習參數；其中，在產生加載要求后，從參數儲存代碼對應的儲存空間下載更改后的機器學習參數。

由上述可知，藉由本案的數據處理系統及數據處理方法，預測數據處理模塊與機器學習參數儲存模塊可以通過共享參數儲存代碼以得知機器學習參數對應的儲存空間，并且在機器學習參數異動后，通過事件通知的機制，使預測數據處理模塊重載異動后的新的或更改后的機器學習參數，以更新用以預測新的數據的機器學習參數，即使機器學習參數更新頻繁，也能自動儲存并加載最新版的機器學習參數，使預測數據處理模塊使用最新版的機器學習參數進行后續應用，因此，藉由案的數據處理系統及數據處理方法可達到簡化機器學習預測的處理流程的功效。

附圖說明

圖1是依照本發明一實施例繪示一種數據處理系統的框圖。

圖2是根據本發明之一實施例繪示一種數據處理方法的流程圖。

圖3是根據本發明之一實施例繪示一種數據處理方法的示意圖。

具體實施方式

以下說明系為完成發明的較佳實現方式，其目的在于描述本發明的基本精神，但并不用以限定本發明。實際的發明內容必須參考之后的權利要求范圍。

必須了解的是，使用于本說明書中的“包含”、“包括”等詞，用以表示存在特定的技術特征、數值、方法步驟、作業處理、組件以及/或組件，但并不排除可加上更多的技術特征、數值、方法步驟、作業處理、組件、元件，或以上的任意組合。

權利要求中使用如“第一”、“第二”、“第三”等詞用來修飾權利要求中的組件，并非用來表示之間具有優先權順序，先行關系，或者是一個組件先于另一個組件，或者是執行方法步驟時的時間先后順序，僅用來區別具有相同名字的組件。