[發(fā)明專利]機器學習模型的調(diào)參方法、裝置、設備及系統(tǒng)在審

申請?zhí)枺?/td>	202010414861.X	申請日：	2020-05-15
公開（公告）號：	CN111723939A	公開（公告）日：	2020-09-29
發(fā)明（設計）人：	呂自薈;黃震;萬超;王昱森;羅偉鋒;黃纓寧	申請（專利權）人：	第四范式（北京）技術有限公司
主分類號：	G06N20/00	分類號：	G06N20/00;G06F9/451
代理公司：	北京博雅睿泉專利代理事務所(特殊普通合伙) 11442	代理人：	馬鐵良
地址：	100085 北京市海淀區(qū)上***	國省代碼：	北京;11
權利要求書：	查看更多	說明書：	查看更多
摘要：
搜索關鍵詞：	機器學習模型方法裝置設備系統(tǒng)
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【說明書】：

本公開提出了一種機器學習模型的方法、裝置、設備及系統(tǒng)，該方法包括：提供第一圖形配置界面，接收通過所述第一圖形配置界面輸入的被確定用于所述機器學習模型的機器學習算法、評估指標及所述機器學習算法對應參數(shù)優(yōu)化的調(diào)參算法；提供第二圖形配置界面，接收通過所述第二圖形配置界面輸入的所述調(diào)參算法對應的調(diào)參配置項；在調(diào)參任務使用所述調(diào)參算法對應的調(diào)參配置項對所述機器學習算法進行參數(shù)優(yōu)化的過程中，實時獲取所述調(diào)參算法的調(diào)參結果信息；以圖表形式展示所述調(diào)參算法的調(diào)參結果信息。

技術領域

本發(fā)明涉及人工智能領域，更具體地，涉及一種機器學習模型的調(diào)參方法、一種機器學習模型的調(diào)參裝置、一種包括至少一個計算裝置和至少一個存儲裝置的設備、一種計算機可讀存儲介質(zhì)、及一種運行機器學習過程的系統(tǒng)。

背景技術

在現(xiàn)有機器學習平臺上，可采用基于圖形界面的交互方式來完成機器學習算法的自動參數(shù)調(diào)優(yōu)流程，而不需要用戶親自編寫程序代碼。然而現(xiàn)有自動調(diào)參裝置在運行過程中未提供實時反饋中間結果的功能，從而，用戶需要等待整個運行過程結束才可以查看調(diào)參結果，以制定下一步的模型訓練或調(diào)參計劃。然而，算法參數(shù)調(diào)優(yōu)往往是個耗時很長的迭代過程，因此，上述缺陷極大地影響了用戶的使用效率和體驗。

發(fā)明內(nèi)容

本公開實施例的一個目的是提供一種機器學習模型的調(diào)參的新的技術方案。

根據(jù)本公開的第一方面，提供了一種機器學習模型的調(diào)參方法，其包括：

提供第一圖形配置界面，接收通過所述第一圖形配置界面輸入的被確定用于所述機器學習模型的機器學習算法、評估指標及所述機器學習算法對應參數(shù)優(yōu)化的調(diào)參算法；

提供第二圖形配置界面，接收通過所述第二圖形配置界面輸入的所述調(diào)參算法對應的調(diào)參配置項；

在調(diào)參任務使用所述調(diào)參算法對應的調(diào)參配置項對所述機器學習算法進行參數(shù)優(yōu)化的過程中，實時獲取所述調(diào)參算法的調(diào)參結果信息；

以圖表形式展示所述調(diào)參算法的調(diào)參結果信息。

可選地，所述方法還包括：

在進行所述參數(shù)優(yōu)化的過程中，實時輸出所述調(diào)參任務對應的調(diào)參結果信息并保存到日志中。

可選地，所述實時獲取所述調(diào)參算法的調(diào)參結果信息包括：

在進行所述參數(shù)優(yōu)化的過程中，從所述日志中獲取歷史調(diào)參任務對應的調(diào)參配置項及調(diào)參結果。

可選地，所述方法還包括：