[发明专利]算法模型的开发方法、终端设备及计算机存储介质

说明书

本申请提供了一种算法模型的开发方法、终端设备及计算机存储介质。该算法模型的开发方法包括：接收算法开发的需求信息，并根据需求信息采集对应的训练数据；基于需求信息从系统算法库中选择多个算法组件，并将多个算法组件合成第一算法模型；基于训练数据对第一算法模型进行训练，以得到训练参数；当训练参数符合预设训练参数阈值时，输出第一算法模型。本申请算法模型的开发方法能够快速响应客户需求，针对客户需求进行算法模型的快速开发。

技术领域

本申请涉及计算机应用技术领域，特别是涉及一种算法模型方法、终端设备及计算机存储介质。

背景技术

随着大数据时代的来临，开发人员面对大量的业务数据需要开发很多算法以达到进行数据挖掘以及其学习的目的。在算法的开发过程中，需要对现有算法进行各种各样的组合。因此，使用的很多算法都会重复出现，而其中使用的数据和参数会不同。那么，开发人员反复编辑相同的代码会使开发效率降低，并且在代码进行检查或者对参数进行修改时会较为麻烦，也会时完成开发任务的效率变低。

整个算法开发分为多个环节，现有技术算法开发响应慢，每个开发环节都是独立的。如果某个环节连接沟通不及时，就会导致开发周期过长，而且每个环节可能各种原因导致一些无法预料的问题发生，严重影响最终算法的性能效果。

发明内容

本申请提供了一种算法模型的开发方法、终端设备及计算机存储介质，主要解决的技术问题是如何提高算法开发效率。

为解决上述技术问题，本申请提供了一种算法模型的开发方法，所述开发方法包括：

接收所述算法开发的需求信息，并根据所述需求信息采集对应的训练数据；

基于所述需求信息从系统算法库中选择多个算法组件，并将多个所述算法组件合成第一算法模型；

基于所述训练数据对所述第一算法模型进行训练，以得到训练参数；

当所述训练参数符合预设训练参数阈值时，输出所述第一算法模型。

为解决上述技术问题，本申请还提供了一种终端设备，所述终端设备包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器；

其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现如上述的算法模型的开发方法。

为解决上述技术问题，本申请还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被处理器执行时，用以实现如上述的算法模型的开发方法。

与现有技术相比，本申请的有益效果是：终端设备接收算法开发的需求信息，并根据需求信息采集对应的训练数据；基于需求信息从系统算法库中选择多个算法组件，并将多个算法组件合成第一算法模型；基于训练数据对第一算法模型进行训练，以得到训练参数；当训练参数符合预设训练参数阈值时，输出第一算法模型。本申请算法模型的开发方法通过自动根据需求信息选择对应的算法组件，并对算法组件进行合成，以得到能够满足所述需求的算法模型；进一步地，开发方法还通过对算法模型进行训练，输出高性能的算法模型，能够快速响应客户需求，针对客户需求进行算法模型的快速开发。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1是本申请提供的算法模型的开发方法第一实施例的流程示意图；

图2是本申请提供的算法模型的开发方法第二实施例的流程示意图；

图3是本申请提供的算法模型的开发方法第三实施例的流程示意图；