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[发明专利]用于获取连续特征的分布式系统及其方法-CN202010229130.8有效
发明人：罗远飞;焦英翔;郑淇木;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：提供了一种用于获取连续特征的分布式系统及其方法。所述分布式系统包括：多个节点装置，被配置为并行地对指定数据集的数据样本中的至少一个离散字段进行连续化处理，以得到与每个离散字段对应的连续特征；其中，所述多个节点装置按照所述指定数据集中的数据样本的排序获取每轮需要其处理的数据样本，排序越靠前的数据样本越早被节点装置获取，其中，每个节点装置针对每一个需要连续化处理的离散字段，基于本轮从服务器获取的关于该离散字段的历史统计结果，获取与本轮需要其处理的数据样本中的该离散字段的字段值对应的连续特征的特征值，并将所述字段值发送到服务器，以由服务器基于所述字段值更新关于该离散字段的历史统计结果。
用于获取连续特征分布式系统及其方法

[发明专利]实现数据拼接的方法和实现数据拼接的系统-CN202011608637.0在审
发明人： 石光川;王太泽 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：提供一种实现数据拼接的方法和实现数据拼接的系统。所述方法包括：响应于接收到的数据拼接任务，读取待拼接的主表，其中，所述数据拼接任务是包括时间条件的数据拼接任务；基于所述主表的每个主键，在数据库中查询副表中相应主键的时间戳信息符合所述时间条件的数据记录；其中，所述副表中的每条数据记录具有时间戳信息，所述数据库针对所述副表中相同主键的数据记录，基于所述时间戳信息按时序保存所述副表中相同主键的每条数据记录；基于查询到的数据记录，生成所述主表与所述查询到的数据记录的拼接结果。
实现数据拼接方法系统

[发明专利]逻辑回归模型的可视化解释方法及装置-CN201810007250.6有效
发明人：戴文渊;陈雨强;杨强;方荣;杨慧斌;石光川;周振华 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-01-03 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种逻辑回归模型的可视化解释方法及装置，涉及计算机技术领域，能够帮助用户直观快速地理解逻辑回归模型。所述方法包括：接收逻辑回归模型的解释请求；根据所述解释请求，获取逻辑回归模型的模型参数，所述模型参数包括所述逻辑回归模型中的各特征及各特征的权重值；对获取的所述模型参数中的各特征按所属特征名进行聚合；针对每一特征名进行特征统计以获得各特征名的特征统计信息，其中，所述特征统计信息指示同一特征名下各特征的权重值的分布信息和/或同一特征名下各特征的维度信息；通过图形化界面来展示所述特征名及对应的所述特征统计信息。本发明可用于模型训练或预测的场景中。
逻辑回归模型可视化解释方法装置

[发明专利]用于执行机器学习的分布式系统及其方法-CN201811206263.2有效
发明人：杨强;戴文渊;陈雨强;刘一鸣;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-08-30 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供一种用于执行机器学习的分布式系统及其方法。所述分布式系统包括：参数服务器，用于维护多个机器学习模型的参数，其中，所述参数具有键值对的形式，所述参数服务器按照单个键对应于多个值的形式来保存具有相同键的多个键值对；以及多个计算装置，被配置为并行地执行关于所述多个机器学习模型的算法，其中，所述参数服务器包括至少一个服务器端和多个客户端，其中，每个客户端用于与一个或多个服务器端之间传送关于至少一个机器学习模型的算法所涉及的参数的参数操作指令，其中，与所述每个客户端对应的计算装置被配置为执行关于所述至少一个机器学习模型的算法，其中，在所述参数操作指令中，相同键被压缩和/或合并。
用于执行机器学习分布式系统及其方法

[发明专利]参数服务器节点的恢复方法和恢复系统-CN202011187099.2在审
发明人：陈宬;刘一鸣;杨俊;王冀;王艺霖;石光川;卢冕 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：提供一种参数服务器节点的恢复方法和恢复系统。所述恢复方法包括：在参数服务器节点重启后，从参数服务器节点的非易失性内存中获取第一层数据，其中，第一层数据包括参数服务器节点头信息，用于查询参数服务器节点的节点信息和第一级存储子模块信息；基于第一层数据，从参数服务器节点的非易失性内存中获取第二层数据中的每个第一级存储子模块头信息，其中，第二层数据包括M个第一级存储子模块头信息和M个第一级存储子模块哈希映射信息，第二层数据用于查询该参数服务器节点的各个第一级存储子模块中存储的模型参数；基于每个第一级存储子模块头信息，遍历第二层数据中的每个第一级存储子模块哈希映射信息，以恢复参数服务器节点上的模型参数。
参数服务器节点恢复方法系统

[发明专利]实现自动构建模型的方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010917901.2在审
发明人：张世健;周振华;王明;石光川;张陈丞;章进洲 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-09-03 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开实施例涉及实现自动构建模型的方法、装置、电子设备和存储介质。实现自动构建模型的方法包括：基于指定业务场景的指定任务，获取指定任务的相关数据；响应指定任务的AI应用创建指令，获取AI应用配置信息；基于AI应用配置信息，创建AI应用；其中，AI应用为服务程序实例，至少用于基于相关数据和AI应用配置信息进行模型方案探索，得到模型方案；响应AI应用的启动指令，将AI应用部署上线，以获取指定任务的线上相关数据；其中，AI应用还用于基于线上相关数据和模型方案，进行模型自学习，得到在线模型。可见，对于不具有机器学习专业知识的人员，能够通过指定业务场景、任务和AI应用配置信息，实现模型自动构建，降低模型构建成本。
实现自动构建模型方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于任务并行处理数据流的方法、装置、设备及存储介质-CN202010584436.5在审
发明人：杨强;陈雨强;戴文渊;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据流并行处理的方法、装置、设备及存储介质。通过确定的多个工作线程之中的每一个工作线程，分别从任务队列中取出待处理任务，以针对取出的待处理任务进行处理，其中，待处理任务由数据流之中的待操作分批数据与数据流处理之中的相应操作步骤打包而成。本发明公开的这种基于任务生成式的并行化运行机制，对于基于不同操作步骤打包生成的任务，在实际运行过程中会根据其耗时自动地调整并行度。
基于任务并行处理数据流方法装置设备存储介质

[发明专利]实现对机器学习模型的预测结果进行解释的方法及装置-CN202010307164.4在审
发明人：吕自荟;王雨萱;徐昀;石光川;罗远飞;万超 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：公开了一种实现对机器学习模型的预测结果进行解释的方法及装置。获取机器学习模型和待解释的样本数据；确定用于对机器学习模型对样本数据进行预测得到的预测结果进行解释的解释方法；使用所确定的解释方法处理预测结果得到解释数据；以及输出解释数据。由此，可以针对不同机器学习模型适配相应的解释方法，从而可以提高方案的通用性。
实现机器学习模型预测结果进行解释方法装置

[发明专利]针对输入数据、输出数据的处理方法及装置-CN201810015586.7有效
发明人：杨强;戴文渊;陈雨强;裴兆友;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-01-08 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F16/182 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种针对输入数据、输出数据的处理方法及装置，涉及计算机技术领域，能有效提高诸如机器学习等数据处理工具的通用性。所述针对输入数据的处理方法包括：获取数据输入配置信息，其中，所述数据输入配置信息中包括对二进制字节流进行处理操作的操作标识集，其中，所述操作标识集包括读操作标识、反序列化操作标识和类型转换操作标识；解析操作标识集，执行与解析的操作标识集对应的操作，以从本地或远程存储介质读取二进制字节流，对读取的二进制字节流执行预设的反序列化操作以得到源数据结构或对象，并对源数据结构或对象执行类型转换操作以得到目标数据结构或对象。本发明可适用于应用异构数据的场景。
针对输入数据输出处理方法装置

[发明专利]基于任务并行处理数据流的方法、装置、设备及存储介质-CN201711381582.2有效
发明人：杨强;陈雨强;戴文渊;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据流并行处理的方法、装置、设备及存储介质。通过确定的多个工作线程之中的每一个工作线程，分别从任务队列中取出待处理任务，以针对取出的待处理任务进行处理，其中，待处理任务由数据流之中的待操作分批数据与数据流处理之中的相应操作步骤打包而成。本发明公开的这种基于任务生成式的并行化运行机制，对于基于不同操作步骤打包生成的任务，在实际运行过程中会根据其耗时自动地调整并行度。
基于任务并行处理数据流方法装置设备存储介质

[发明专利]用于执行机器学习的分布式系统及其方法-CN201710762586.9有效
发明人：戴文渊;杨强;陈雨强;刘一鸣;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-08-30 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：提供一种用于执行机器学习的分布式系统及其方法。所述分布式系统包括：参数服务器，用于维护多个机器学习模型的参数，其中，所述参数具有键值对的形式，所述参数服务器按照单个键对应于多个值的形式来保存具有相同键的多个键值对；以及多个计算装置，被配置为并行地执行关于所述多个机器学习模型的算法。根据所述分布式系统及其方法，能够有效减少在同时进行关于多个机器学习模型的训练和/或预估时参数服务器的存储开销。
用于执行机器学习分布式系统及其方法

[发明专利]用于训练机器学习模型的方法及系统-CN201811041753.1在审
发明人：孙承根;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-09-07 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种用于训练机器学习模型的方法及系统。所述方法包括：获取用于限定机器学习模型的训练过程的配置；以及使用针对机器学习模型的模型训练框架对获取的配置进行解析，并执行解析得到的用于训练机器学习模型的处理逻辑，以训练出机器学习模型，其中，用于限定机器学习模型的训练过程的配置包括以下配置之中的至少一种：算法配置，用于限定用于训练机器学习模型的机器学习算法的运算逻辑；输入配置，用于限定所述机器学习算法的输入数据；参数配置，用于限定机器学习模型的参数；以及环境配置，用于限定训练机器学习模型时的环境。根据所述方法及系统，能够基于用于限定机器学习模型的训练过程的配置训练出机器学习模型。
用于训练机器学习模型方法系统

[发明专利]用于数据流式计算的内存管理系统及其方法-CN201910030534.1有效
发明人：戴文渊;杨强;陈雨强;焦英翔;石光川;涂威威 -专利权人：第四范式(北京)技术有限公司
申请日： 2017-05-05 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：提供了一种用于数据流式计算的内存管理系统及其方法。所述内存管理系统包括：内存回收装置，用于从数据流式计算的结尾回收原本应被释放给操作系统的内存；内存托管装置，用于托管由内存回收装置回收的内存；以及内存分配装置，用于响应于来自数据流式计算的开端的申请，向数据流式计算的开端分配由内存托管装置托管的内存。通过所述系统及方法，不仅克服了实际向操作系统申请内存的效率问题，而且保留了数据流式计算部分的相对独立性。
数据流内存内存管理系统内存回收装置托管装置操作系统托管内存分配装置效率问题回收独立性申请结尾释放响应保留分配

[发明专利]执行机器学习的分布式系统及其方法-CN201710764494.4有效
发明人：陈雨强;杨强;戴文渊;焦英翔;涂威威;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-08-30 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种执行机器学习的分布式系统及其方法，所述系统包括：多个计算装置，其中，每个计算装置被配置为针对各自的数据记录来执行数据流式计算，其中，所述数据流式计算表示为一个或多个有向无环图；参数存储器，用于维护机器学习模型的参数，其中，在执行训练机器学习模型的数据流式计算时，计算装置利用从参数存储器获取的参数来针对各自的数据记录执行关于机器学习模型训练的运算，并且，参数存储器根据计算装置的运算结果来更新所述参数；并且/或者，在执行利用机器学习模型进行预估的数据流式计算时，计算装置利用从参数存储器获取的参数来针对各自的数据记录执行关于机器学习模型预估的运算。由此，可减少机器学习的运算开销。
执行机器学习分布式系统及其方法

[发明专利]针对数据记录执行机器学习的分布式系统及其方法-CN201710764131.0有效
发明人：戴文渊;陈雨强;杨强;焦英翔;涂威威;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-08-30 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种针对数据记录执行机器学习的分布式系统及其方法，所述系统包括：多个计算装置，其中，每个计算装置针对各自的数据记录来执行同样的关于机器学习的数据流式计算；参数服务器，用于维护机器学习模型的参数，其中，在执行训练机器学习模型的数据流式计算时，计算装置利用从参数服务器获取的参数来针对各自的数据记录执行同样的关于机器学习模型训练的运算，参数服务器根据计算装置的运算结果来更新所述参数；并且/或者，在执行利用机器学习模型进行预估的数据流式计算时，计算装置利用从参数服务器获取的参数来针对各自的数据记录执行同样的关于机器学习模型预估的运算。由此，可实现计算装置之间的同质化，减少网络传输开销。
计算装置数据记录参数服务器机器学习模型数据流机器学习预估分布式系统运算网络传输维护机器训练机器运算结果同质化学习更新