[发明专利]机器学习用数据收集系统以及机器学习用数据收集方法

权利要求书

1.一种机器学习用数据收集系统，其收集通过机器学习进行分类的分类模型的教师数据或测试数据，其特征在于，

所述机器学习用数据收集系统具备：

分类模型保存单元，其配置有多个学习完毕分类模型，该多个学习完毕分类模型在用户环境中使用；

模型发送单元，其向所述用户环境发送所述分类模型；

分类结果保存单元，其针对所述分类模型保存单元中的各个所述分类模型，将从所述用户环境发送的带标签的数据作为输入而进行分类，并保存分类结果，该分类结果包含每个输入数据的分类正确与否和正确率中的至少一方；

最佳模型推荐单元，其根据每个所述分类模型的分类结果，提示适合于所述输入数据的分类模型；以及

教师数据记录单元，其将所述输入数据记录为所述分类模型的教师数据或测试数据。

2.根据权利要求1所述的机器学习用数据收集系统，其特征在于，

所述机器学习用数据收集系统具备推荐模型采用有无判定单元，该推荐模型采用有无判定单元检测所述最佳模型推荐单元所提示的所述分类模型是否已在所述用户环境中被采用，

在所述推荐模型采用有无判定单元中判定为所述最佳模型推荐单元所提示的分类模型已被采用的情况下，将所述输入数据记录到所述教师数据记录单元中。

3.根据权利要求1或2所述的机器学习用数据收集系统，其特征在于，

所述分类结果保存单元保存每个所述输入数据的分类正确与否作为分类结果，

并且，所述机器学习用数据收集系统具备：

分类结果显示单元，其向用户提示所述分类是否正确；以及

标签修正单元，其对所述输入数据的标签进行修正，

所述机器学习用数据收集系统将反映了所述标签修正单元的修正结果的输入数据记录到所述教师数据记录单元中。

4.一种机器学习用数据收集方法，收集通过机器学习进行分类的分类模型的教师数据或测试数据，其特征在于，执行如下步骤：

数据分类步骤，针对所存储的多个学习完毕分类模型，将从用户环境发送的带标签的数据作为输入数据而分别进行分类；

最佳模型推荐步骤，根据每个所述分类模型的分类结果，提示适合于所述输入数据的分类模型；以及

教师数据记录步骤，将所述输入数据记录为所述分类模型的教师数据或测试数据。