“机器学习技术”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果9975749个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]微型机器学习-CN201980081260.7在审
发明人： S·阿格尔沃;V·瓦拉达拉珍;S·伊蒂库拉;N·阿格尔沃 -专利权人：甲骨文国际公司
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：描述了用于生成和应用机器学习算法的微型机器学习变体以在调整和选择机器学习算法时节省计算资源的技术。在实施例中，用于参考变体的超参数值中的至少一个超参数值被修改为新的超参数值，从而从机器学习算法的参考变体生成机器学习算法的新变体。基于机器学习算法的新变体的成本度量并将新变体和参考变体的性能得分进行比较，系统确定修改后的参考机器算法是否是计算上成本低于机器学习算法的参考变体但紧密跟随参考变体的准确度的微型机器学习算法。
微型机器学习

[发明专利]基于机器学习框架的模型训练方法及相关设备-CN202111680611.1在审
发明人：方圆;王汉超;李蕾 -专利权人：本源量子计算科技（合肥）股份有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习框架的模型训练方法及相关设备，应用于包括机器学习框架的电子设备，所述机器学习框架包括数据结构模块、量子模块和经典模块，所述方法包括：调用所述数据结构模块获取输入的训练数据，创建包括所述训练数据的张量数据，并调用所述量子模块和/或所述经典模块创建机器学习模型；将所述张量数据输入所述机器学习模型，并调用所述经典模块创建所述机器学习模型的训练层；将所述机器学习模型的输出结果输入所述训练层，以对所述机器学习模型的参数进行更新，得到训练后的所述机器学习模型。该技术方案可以提高对于不同机器学习模型或其不同应用场景的训练开发效率。
基于机器学习框架模型训练方法相关设备

[发明专利]机器学习模型的热更新方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111246295.7在审
发明人：刘海军 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06F8/65 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种机器学习模型的热更新方法，涉及机器学习技术领域。具体实现方案为：检测是否需要进行机器学习模型的更新；若需要，获取预定服务端中所存储的、针对目标机器学习模型的目标描述文件；其中，所述目标机器学习模型为待更新至所述电子设备中的机器学习模型，针对任一机器学习模型的描述文件中包含该机器学习模型的模型文件的下载地址，以及与该机器学习模型相关的描述信息；基于所述目标描述文件中的下载地址，下载所述目标机器学习模型的模型文件；基于所述目标机器学习模型的模型文件，获得热更新后的可执行的模型文件，并将所述目标描述文件中的描述信息作为热更新后的描述信息
机器学习模型更新方法装置电子设备存储介质

[发明专利]部署机器学习模型的方法、电子设备和计算机程序产品-CN202011364629.6在审
发明人：刘金鹏;李锦 -专利权人：伊姆西IP控股有限责任公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及部署机器学习模型的方法、电子设备和计算机程序产品。该方法包括：按照开放神经网络交换格式获取机器学习模型；利用多级中间表示方法将所述机器学习模型转换为中间表示；以及利用所述中间表示，将与所述机器学习模型相关联的计算部署到至少一个计算设备。使用本公开的技术方案，可以允许对任何机器学习模型进行部署，可以支持将机器学习模型部署到人和计算设备，也可以允许将更繁重的机器学习任务部署到具有更高性能的计算设备，从而能够便捷并且合理地进行机器学习模型部署，不仅能够提高机器学习模型部署的效率和效果，也有助于提高机器学习模型的计算执行效率，从而能够提高与机器学习模型相关联的用户体验。
部署机器学习模型方法电子设备计算机程序产品

[发明专利]一种基于机器学习实现恶意域名识别的方法-CN201811365404.5在审
发明人：贾盛;王晓波 -专利权人：慧盾信息安全科技（苏州）股份有限公司
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器学习实现恶意域名识别的方法，其特征在于，采用机器学习技术，训练出识别恶意域名的机器学习模型组，该模型组可以准确的对恶意域名进行识别；包括机器学习模型训练单元和恶意域名识别单元。
一种基于机器学习实现恶意域名识别方法

[发明专利]基于标签引擎的数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN202010761515.9在审
发明人：崔轩 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：涉及人工智能的数据处理技术领域，尤其涉及标签引擎技术、深度学习技术和大数据技术领域。具体实现方案为：若监测到存储空间中的标签数据满足预设条件，则接入机器学习设备；向所述机器学习设备发送所述标签数据，以使所述机器学习设备处理所述标签数据，得到预测结果；获取所述机器学习设备输出的预测结果。能够实现将机器学习模型与标签引擎相结合，来进行大数据的处理，为标签引擎的数据处理提供了一种新思路。
基于标签引擎数据处理方法装置设备存储介质

[发明专利]机器学习模型的训练方法、图像的处理方法和电子设备-CN202210679311.X在审
发明人：詹忆冰;汝理想 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开涉及一种机器学习模型的训练方法、图像的处理方法和电子设备，涉及计算机技术领域。该训练方法，包括：利用机器学习模型的全局注意力模块，确定样本图像的注意力特征图；根据注意力特征图，利用机器学习模型的分割层，对样本图像进行语义分割，根据分割结果确定分割损失函数；根据分割损失函数，训练机器学习模型本公开的技术方案能够提高机器学习模型的语义分割精度。
机器学习模型训练方法图像处理电子设备

[发明专利]机器学习模型自动更新的方法、装置、设备和介质-CN202210967786.9在审
发明人：雷涛;谭可华;吕慧;刘宸宇;叶文广 -专利权人：天云融创数据科技（北京）有限公司
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F8/65 文献下载
摘要：本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种机器学习模型自动更新的方法、装置、设备和介质。该方法包括：基于第一样本数据集进行训练得到训练后的第一机器学习模型，并将第一机器学习模型进行线上部署，其中，第一样本数据集是根据历史用户数据得到的；采集第一机器学习模型对应的用户数据集，基于用户数据集制定第二样本数据集，其中，第二样本数据集包括第二训练集和第二测试集；基于第二样本数据集进行训练得到训练后的第二机器学习模型；判断第二机器学习模型的性能是否优于第一机器学习模型，若是，则利用第二机器学习模型更新线上的第一机器学习模型采用该方法能够解决现有技术中无法根据不断更新的数据进行机器学习模型自动更新的问题。
机器学习模型自动更新方法装置设备介质

[发明专利]分配资源的方法、装置、设备和计算机可读介质-CN201910031644.X在审
发明人：李凌云;包勇军;朱小坤;牛文杰;王晓鹏 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2019-01-14 - 公布日： 2020-07-21 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种分配资源的方法、装置、设备和计算机可读介质，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据机器学习任务的机器学习框架，调取所述机器学习任务的环境；在所述机器学习任务的环境中，基于所述机器学习任务的分组，确定所述机器学习任务所需的中央处理器数量和内存数量；按照所述中央处理器数量和所述内存数量，分配执行所述机器学习任务的物理机。该实施方式能够针对不同的机器学习框架，统一分配资源以提高资源的利用率。
分配资源方法装置设备计算机可读介质

[发明专利]用于分散机群分析的技术-CN202080101281.3在审
发明人：米森·P·阿查亚;杰弗里·哈丁;卡尔·埃里克·哈珀;奥尔多·达格尼诺 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：公开了用于分散机群分析的技术。在至少一个实施例中，工厂站点处的本地云服务构建与工厂站点相关联的一个或多个第一数据流的第一机器学习模型。本地云服务将第一机器学习模型发送给与工厂站点和其他工厂站点相连接的云服务。本地云服务从云服务接收第二机器学习模型。第二机器学习模型根据第一机器学习模型和由其他工厂站点建立的一个或多个机器学习模型而被训练。本地云服务基于第二机器学习模型来更新第一机器学习模型。
用于分散机群分析技术

[发明专利]静力触探试验岩层智能识别方法、系统、计算机设备及介质-CN202011429462.7在审
发明人：任治军;葛海明;葛阳;颜雪松;李铭 -专利权人：中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司;中国地质大学（武汉）
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于岩层识别技术领域，公开了一种静力触探试验岩层智能识别方法、系统、计算机设备及介质，收集数据；数据预处理；数据集划分；机器学习模型构建；训练机器学习模型；分类模型评估；分类模型使用。本发明以国内某工程基地的土层分类为研究案例，综合探讨使用机器学习技术在静力触探试验中进行土层划分的应用，扩展静力触探试验中土层的类别，为静力触探试验提供基于机器学习的智能化土层分类技术，为国内在静力触探试验中进行土层识别的研究提供新的方向，验证机器学习技术在基于静力触探试验的超多类别土层划分中的优越性，证明基于机器学习技术的静力触探试验在国内使用的可行性。
静力试验岩层智能识别方法系统计算机设备介质

[发明专利]一种机器学习模型通用部署方法-CN202310501556.8在审
发明人：魏可伟;张俊泽;刘伟;刘旺 -专利权人：上海沄熹科技有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开一种机器学习模型通用部署方法,涉及人工智能技术领域；将机器学习模型的数据预处理模块与机器学习模型分别独立部署，所述机器学习模型为Pytorch模型，以独立服务形式部署所述数据预处理模块；部署所述机器学习模型于
一种机器学习模型通用部署方法

[发明专利]基于容器化技术的机器学习模型框架的开发方法与系统-CN202011566619.0在审
发明人：吴楚楠;温书豪;徐旻;范陕珊;张佩宇;刘阳;马健;赖力鹏 -专利权人：深圳晶泰科技有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06N3/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于容器化技术的机器学习模型框架的开发方法与系统，包括如下步骤：机器学习模型开发：建立对应的机器学习模型，通过编程的方式构建模型并将对应的代码提交到代码仓库中；模型交互式测试：挑选合适的测试数据对已开发的机器学习模型进行验证；模型参数优化与监控：已经调试验证成功的机器学习模型及参数，可以被其他使用者直接调用，通过代码层面的参数调整来实现最优化的机器学习模型训练与结果监控，最终得到一个可以供部署使用的机器学习模型及参数。本发明通过容器化技术实现跨平台的可扩展的部署实施能力。
基于容器技术机器学习模型框架开发方法系统

[发明专利]基于像素差异的对象检测-CN202011182845.9在审
发明人： A·J·普拉布;S·K·卡塔米法德;H·巴格赫里尼扎德 -专利权人：希侬人工智能公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本主题技术的各方面涉及使用像素差异信息的基于机器学习的对象识别。通过从一个或多个先前图像减去当前图像而生成的差异图像可作为输入提供给机器学习引擎。所述机器学习可至少部分地基于所述差异图像输出检测的对象或检测的动作。以此方式，关于所述对象的时间信息可被提供给机器学习模型并由所述机器学习模型使用，所述机器学习模型被构造成接受图像输入。
基于像素差异对象检测

[发明专利]基于人工智能的物体面积识别方法及系统-CN202310324323.5在审
发明人：李桂平;梁振琪 -专利权人：浪潮软件集团有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于人工智能的物体面积识别方法及系统，属于图像识别技术领域，本发明要解决的技术问题为如何能够准确高效的对物体面积进行识别和计算，提高测量精度和效率，采用的技术方案为：该方法具体如下：构建机器学习模型：采用Mask R‑CNN模型构建用于测算物体面积的特征提取网络及卷积神经网络；图像采集；图像处理；将处理后的图像输入到机器学习模型中，进行学习分类；根据机器学习模型对采集和处理过后的图像进行识别，获取物体面积信息；判断机器学习模型输出面积识别结果信息是否满足精度需求：若满足，则输出结果；若不满足，则优化机器学习模型后，再将处理后的到机器学习模型中获取结果。
基于人工智能物体面积识别方法系统