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[发明专利]机器学习的运行控制方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011054499.6在审
发明人：韩玉奎;晏存;申笑情 -专利权人：招商局金融科技有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习技术，揭露了一种机器学习的运行控制方法，包括：获取机器学习的数据读写场景的属性数据；获取包含数据读写参数的多个机器学习文件，将机器学习文件封装成对应的机器学习组件；利用预设的依赖关系提取模型提取封装的各个机器学习组件之间的依赖关系；根据提取的依赖关系，将封装的各个多个机器学习组件进行序列化组件合成处理，以生成机器学习对应的序列化运行控制文件；当预先确定的运行控制触发条件达到时，运行机器学习对应的序列化运行控制文件。本发明还提出了机器学习的运行控制装置、设备及计算机可读存储介质。此外，本发明还涉及区块链技术，机器学习文件可存储于区块链节点中。本发明可以提高机器学习执行的效率。
机器学习运行控制方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于模型优化的方法、装置以及存储介质-CN202010180798.8在审
发明人：赵龙刚;云亮;孙佩霞;李伟;张伟;石晓东;张小平 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种用于模型优化的方法、装置以及存储介质，其中的方法包括：在模型运行环境中添加建立目标模型所需的第一机器学习算法组件；基于第一机器学习算法组件建立与目标模型相对应的第一模型流程图；利用预设的元学习算法获取用于与第一机器学习算法组件进行比对的至少一个第二机器学习算法组件；使用预设的比对规则，对第一机器学习算法组件与第二机器学习算法组件进行比对处理；基于比对结果对目标模型进行优化处理。本公开的方法、装置以及存储介质，能够基于元学习自动增加机器学习算法组件，进行机器学习算法对比实验，可以让开发人员在不进行编码的情况下进行机器学习的开发和训练，可以显著加快模型开发效率。
用于模型优化方法装置以及存储介质

[发明专利]机器学习系统中的自动问题评估-CN201780004717.5在审
发明人： D·R·哈彻梅斯特;S·拉古纳坦;A·J·林福特;D·P·米什拉;P·J·R·赫斯本兹 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2017-01-19 - 公布日： 2018-08-03 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：一种机器学习问题评估系统，其标识机器学习系统中的潜在机器学习问题，在机器学习系统中，学习代码评估数据以将估计的学习数据与数据模式进行关联。访问组件访问学习代码和/或学习代码所评估的数据。问题标识组件基于所访问的代码和/或数据来估计机器学习系统存在潜在问题。校正组件通过对机器学习系统执行计算机化动作来至少部分地自动校正机器学习系统的所标识的潜在问题。所标识的潜在问题可能影响机器学习系统的学习的质量(例如，结论的适当性)和/或性能(例如，速度)。
机器学习系统潜在问题机器学习问题评估学习系统学习标识机器代码评估访问组件计算机化数据模式问题标识校正组件学习数据影响机器自动校正适当性访问关联评估

[发明专利]形成机器学习应用系统的方法、装置及电子设备-CN202010006328.X在审
发明人：蒋如杰;黄启印;孙尚椿;张晓露;王琳;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-01-03 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本说明书实施例提供形成机器学习应用系统的方法、装置及电子设备，其中，通过所述机器学习应用系统生成机器学习处理模型，其中一个方法包括：获取用户对于机器学习应用系统的组件配置文件，其中，所述组件配置文件包括期望的组件及参数；获取机器学习应用的依赖树；以及基于所述组件配置文件和所述依赖树形成所述机器学习应用系统。
形成机器学习应用系统方法装置电子设备

[发明专利]机器学习处理流水线优化-CN202080038028.8在审
发明人：吴天昊 -专利权人：美国元初智能公司
申请日： 2020-04-06 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：用于机器学习训练的系统和方法提供用于训练机器学习处理流水线的主AI子系统，机器学习处理流水线包括用于处理输入文档的机器学习组件，其中至少两个候选机器学习组件中的每一个提供有至少两个候选实施方式，并且主AI子系统通过为至少两个机器学习组件中的每一个选择性地部署至少两个候选实施方式来训练机器学习处理流水线。
机器学习处理流水线优化

[发明专利]基于多源异构的数据挖掘建模方法及系统-CN202211001299.3在审
发明人：贾皓立;陈庆国;梁凯鹏;粟文;程吉辉;何一鸣;宋萍 -专利权人：北京银丰新融科技开发有限公司
申请日： 2022-08-19 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本公开通过获取机器学习的相关算法，将所述机器学习的相关算法封装为多个算法组件，响应于用户对所述多个算法组件的第一操作，通过所述多个算法组件构建机器学习模型。由于将算法组件化，用户或者业务人员可以按需装配不同的组件，可以让机器学习模型的构建更加灵活，效率更加高效，也提高了算法的重用性。用户可以利用可视化的页面，使用拖拽的方式拖动组件，配置机器学习模型，使操作更加简单，用户只需要了解算法组件的基本功能，而不需要了解机器学习模型的技术细节，降低了用户的学习成本和构建机器学习模型的难度，从而降低了构建机器学习模型的开发门槛与成本
基于多源异构数据挖掘建模方法系统

[发明专利]一种基于序列化文件的机器学习方法、装置及设备-CN201811295965.2在审
发明人：孙承应;张峰超;付慧文 -专利权人：广州品唯软件有限公司
申请日： 2018-11-01 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于序列化文件的机器学习方法，预先确定机器学习模型业务流程中的多个学习组件类型，然后将学习组件按照学习组件类型写入序列化文件，最后利用解析工具对序列化文件进行解析，即可实现将该机器学习模型运行于相应的编程语言环境或者机器学习框架中可见，该方法规范了机器学习流程，避免了人工配置机器学习模型的特征参数、模型参数等工作，提升了机器学习的开发效率，此外，将序列化文件按照不同的方式进行解析，可实现将机器学习模型运行于不同的编程语言环境或机器学习框架，扩展了机器学习模型的应用环境。此外，本发明还提供一种基于序列化文件的机器学习装置、设备、计算机可读存储介质，其作用与上述方法的作用相对应。
序列化文件机器学习机器学习模型学习组件解析编程语言环境计算机可读存储介质机器学习装置装置及设备开发效率模型参数人工配置特征参数业务流程应用环境预先确定写入

[发明专利]集成化的机器学习算法库与统一编程框架-CN201910116872.7在审
发明人：郭昆;郭文忠;陈羽中;郭鸿清 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-02-15 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种集成化的机器学习算法库与统一编程框架，包括模型学习组件、模型更新组件和学习策略组件；所述模型学习组件基于Batch Processing利用机器学习算法和固定大小的批量数据构建算法模型的逻辑；所述模型更新组件基于Timely Processing利用动态的数据流对特定的算法模型进行更新的逻辑；所述学习策略组件内置判断输入数据是批量数据还是流数据的策略，调度模型学习组件、模型更新组件两个组件进行动态学习的逻辑本发明能够克服传统机器学习系统的单一处理方式缺点，方便机器学习的应用。
机器学习算法模型更新编程框架模型学习批量数据算法模型学习策略集成化数据流传统机器单一处理调度模型动态学习机器学习学习系统学习组件动态的流数据构建内置统一更新应用

[发明专利]一种基于有向无环图的机器学习工作流调度方法及系统-CN202011490334.3有效
发明人：孙显;于泓峰;付琨;李硕轲;臧倩;祝阳光;闫志远 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于有向无环图的机器学习工作流调度方法，包括：S1，采用与组件类别相对应的组件封装模版对所述组件进行封装，其中，每个组件至少对应一个机器学习任务；S2，获取机器学习工作流所包含的机器学习任务及任务顺序，并按照该任务顺序对机器学习任务所对应组件进行连接；S3，根据连接后的组件生成有向无环工作流图，并根据该有向无环工作流图执行机器学习工作流。本公开还提供了一种基于有向无环图的机器学习工作流调度系统。
一种基于无环图机器学习工作流调度方法系统

[发明专利]机器学习模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110039340.5在审
发明人：康业猛;乔志强;高达申;李涛;王界涵;刘欢;黄绿君 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06F3/04845 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种机器学习模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：通过预设的可视化界面输出至少一个图形化组件，其中，每一所述图形化组件封装有一项与机器学习模型训练相关的算法；确定用户选择的图形化组件，并根据用户针对所选择的图形化组件设置的执行顺序得到可视化机器学习模型训练流程图；基于所述可视化机器学习模型训练流程图执行机器学习模型训练。由此，可以实现用户通过拖拽图形化组件即可完成机器学习模型训练工作流的创建，实现复杂的机器学习模型训练，极大降低了机器学习技术的应用门槛。
机器学习模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]任务执行方法、装置及计算机存储介质-CN201911147892.7有效
发明人：侯俊雄;姜伟浩 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本申请通过机器学习平台上部署的调度引擎接收待处理的DAG任务后，对于该DAG任务包含的多个组件中的任一组件，调度引擎从多个执行引擎中选择加载有该任一组件对应的机器学习框架的执行引擎，指示该选择的执行引擎基于加载的机器学习框架执行该任一组件由于多个执行引擎中存在至少两个执行引擎加载的机器学习框架不同，因此DAG任务中可以包含需要使用不同机器学习框架的组件，也即是，机器学习平台可以用于处理需要使用混合机器学习框架的复杂任务。这样对于DAG任务中包含的不同组件，调度引擎可以调用加载有不同机器学习框架的执行引擎加以完成，提高了机器学习平台的泛用性。
任务执行方法装置计算机存储介质

[发明专利]分布式机器学习可视化装置-CN201911225636.5有效
发明人：鄂海红;宋美娜;刘芳;周康;王晓晖 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F3/0486 文献下载
摘要：本发明公开了一种分布式机器学习可视化装置，包括：组件模块、机器学习工作模块、配置模块、日志模块和报告模块，其中，组件模块用于提供拖拽组件以及报告的可查看编辑组件；机器学习工作模块用于为机器学习提供工作区域，允许将拖拽组件拖拽进入本模块，并进行流程图式连接；配置模块用于提供组件配置内容，并根据当前配置动态更新；日志模块，用于提供当前运行状态；报告模块用于在生成报告时，提供当前工作区域内各节点的详情以及运行结果的可视化内容该装置可以为非机器学习专业人员提供一个门槛低、可视化程度高的一个分布式机器学习平台，并可以有效应对海量数据以及高精度机器学习的问题，简单易实现。
分布式机器学习可视化装置

[发明专利]机器学习(ML)基础设施技术-CN202080072144.1在审
发明人： A·波莱里;S·A·洛佩茨;M·M·布罗恩;D·D·戈尔丁;A·伊奥尼德斯;M·D·R·米斯特;H·A·P·蒙特埃奥;O·G·谢维莱弗;L·C·D·S·R·铃木;赵小雪;M·C·罗维 -专利权人：甲骨文国际公司
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开涉及用于生成组件的库以生成机器学习模型和机器学习应用的机器学习平台的系统和方法。机器学习基础设施系统允许用户(即，数据科学家)生成机器学习应用，而无需详细了解基于云的网络基础设施或了解如何生成用于构建模型的代码。机器学习平台能够分析识别出的数据和用户提供的期望的预测和性能特点以选择一个或多个库组件和关联的API以生成机器学习应用。机器学习能够监视和评估机器学习模型的输出，以允许对模型进行反馈和调整。机器学习应用能够被训练、测试和编译，以作为独立的可执行代码导出。
机器学习 ml 基础设施技术

[实用新型]一种便携式学习机器人-CN201820206744.2有效
发明人：陈劲峰 -专利权人：中山市陪伴教育科技有限公司
申请日： 2018-02-06 - 公布日： 2019-01-15 - 主分类号： G09B5/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种便携式学习机器人，包括外壳组件、摄像组件、移动组件和充电组件，所述外壳组件包括按钮、第一机器人外壳、基座、转座、第二机器人外壳、隔板、扩音板和把手，所述第二机器人外壳的下表面设有所述转座；当需要移至学习机器人时，通过旋钮滚轮，将滚轮从基座内导出，此时通过滚轮的滚动，使整个学习机器人移动，并且使用者可通过基座下方的把手，将学习机器人进行携带，从而提高了学习机器人的便携性，在学习机器人使用时，通过太阳能板，使照射到机器人表面的阳光被转换为电能，然后由蓄电池进行储存，储存后，可通过逆变器，将直流电转换为交流电，送入到机器人内。
机器人机器人外壳滚轮学习外壳组件转座交流电把手储存隔板蓄电池机器人表面机器人移动直流电转换充电组件摄像组件太阳能板学习机器移动组件便携性逆变器下表面按钮导出旋钮音板送入照射滚动携带转换

[发明专利]针对目标说话人的语音合成方法和装置-CN201810322979.2有效
发明人：黄智颖;卢恒;雷鸣;王玉平 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-04-11 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：该方法包括：获取第一发音特征向量并输入声学模型组件；利用所述声学模型组件对所述第一发音特征向量进行处理，获得声学特征；其中所述声学模型组件包括基础机器学习模型组件和特征机器学习模型组件，特征机器学习模型组件是利用目标说话人的语音训练获得的该语音合成方法和装置利用插入的机器学习模型组件作为反映目标说话人的特征的模型组件，通过组合该基础机器学习模型组件和该特征机器学习模型组件形成声学模型组件，将输入的发音特征向量转换为声学特征，减少了目标说话人需要的训练语句的数量，提高了训练模型组件的速度。
针对目标说话语音合成方法装置

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