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[发明专利]针对机器学习算法进行算法参数调优的方法及系统-CN201711048805.3有效
发明人：戴文渊;陈雨强;杨强;张舒羽;栾淑君;刘守湘 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供一种针对机器学习算法进行算法参数调优的方法及系统。所述方法包括：(A)确定用于训练机器学习模型的机器学习算法；(B)向用户提供用于设置所述机器学习算法的调参配置项的图形界面，其中，所述调参配置项用于限定如何生成多组候选算法参数值；(C)接收用户为了设置所述调参配置项而在图形界面上执行的输入操作，并根据所述输入操作来获取用户设置的调参配置项；(D)基于获取的调参配置项来生成多组候选算法参数值；(E)分别在每组候选算法参数值下，按照所述机器学习算法来训练与每组候选算法参数值对应的机器学习模型；(F)评估训练出的与每组候选算法参数值对应的机器学习模型的效果。
针对机器学习算法进行参数方法系统

[发明专利]自动化建模方法、装置及电子设备-CN201911251943.0在审
发明人：张世健;李瀚;王敏;乔胜传;孙越;郝玥;赵庆;周凯;桂权力;戴文渊;陈雨强;胡时伟;黄缨宁 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动化建模方法、装置及电子设备，该方法包括：获取并保存作为初始模型训练基础的初始训练数据；基于保存的初始训练数据生成初始训练样本，并利用所述初始训练样本训练出初始机器学习模型；基于训练出的所述初始机器学习模型，获得模型训练方案；基于获得的所述模型训练方案，利用更新的训练数据得到更新的训练样本，并利用更新的训练样本得到更新的机器学习模型；以及，利用选择出的机器学习模型进行预测服务。
自动化建模方法装置电子设备

[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]对数据记录进行处理的方法及系统-CN201711136593.4有效
发明人：戴文渊;杨强;陈雨强;张舒羽;栾淑君;杨爽;杨慧斌 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-11-16 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：提供一种对数据记录进行处理的方法及系统。所述方法包括：(A)获取用户指定的数据表，其中，数据表的一行对应一条数据记录，数据表的一列对应一个字段；(B)向用户提供用于设置字段处理项的图形界面，其中，所述字段处理项用于限定如何对数据表中的字段进行处理；(C)接收用户为了设置字段处理项而在图形界面上执行的输入操作，并根据所述输入操作来获取用户设置的字段处理项；以及(D)基于获取的字段处理项对所述数据表中的字段进行处理，以基于处理后的字段得到与所述数据表中的数据记录相应的机器学习样本的特征。
数据记录进行处理方法系统

[发明专利]在数据隐私保护下执行机器学习的方法和系统-CN201910618274.X在审
发明人：涂威威;郭夏玮;陈雨强;戴文渊;杨强 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2020-03-03 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：提供了一种在数据隐私保护下执行机器学习的方法和系统，所述方法包括：获取目标数据集；获取关于源数据集的迁移项，其中，所述迁移项用于在源数据隐私保护方式下将源数据集的知识迁移到目标数据集以在目标数据集上训练目标机器学习模型；以及在目标数据隐私保护方式下，基于目标数据集，结合所述迁移项来训练目标机器学习模型。
数据隐私保护执行机器学习方法系统

[实用新型]一种海上平台除湿除盐雾新风装置-CN201920679449.3有效
发明人：刘仲先;陈雨强;胡喆;朱振民 -专利权人：刘仲先;陈雨强;胡喆;朱振民
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： F24F3/14 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种海上平台除湿除盐雾新风装置，涉及新风装置技术领域，解决了盐雾过滤效果不佳的问题，海上平台除湿除盐雾新风装置包括风机、风管和过滤装置，所述风机通过风管与过滤装置连接，所述过滤装置的出风口与室内设备直接连接，所述过滤装置内设有前过滤室、冷凝室、后过滤室和加热室，所述冷凝室位于前过滤室和后过滤室之间，所述加热室连接在后过滤室的末端；一种海上平台除湿除盐雾新风装置通过设置多层过滤装置，在过滤装置之间设置低温冷凝室，借助低温效果让盐雾形成颗粒被再次过滤，让空气中的盐雾含量降低，有效提高盐雾的清除效果。
一种海上平台除湿新风装置

[发明专利]辅助标注方法、装置、设备及存储介质-CN201810730974.3在审
发明人：黄缨宁;孙佳维;陈天伦;陈雨强;胡时伟;戴文渊 -专利权人：第四范式(北京)技术有限公司
申请日： 2018-07-05 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本发明提供了一种辅助标注方法、装置、设备及存储介质。辅助标注方法包括：向用户展示待标注对象；获取用于提示待标注对象的标注结论的辅助提示信息；以及向用户提供辅助提示信息，以便用户基于辅助提示信息在待标注对象中执行人为标注。由此，可以在一定程度上减少用户执行标注所付出的劳力，降低人工标注成本。
标注提示信息存储介质人工标注用户提供用户展示用户执行提示

[发明专利]神经网络模型的训练方法和系统以及预测方法和系统-CN201910618144.6在审
发明人：罗远飞;涂威威;曹睿;陈雨强 -专利权人：第四范式(北京)技术有限公司
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供了一种包括三层级模型的神经网络模型的训练方法和系统以及预测方法和系统。所述训练方法包括：获取训练数据记录；基于训练数据记录的属性信息来生成训练样本的特征，并将训练数据记录的标记作为训练样本的标记；利用训练样本的集合来训练神经网络模型，其中，在训练神经网络模型的过程中，通过神经网络模型的第一层级模型所包括的多个底层神经网络模型来分别学习出每个特征自身的特征信息表示，通过神经网络模型的第二层级模型所包括的多个中间模型来分别学习出对应输入项之间的交互表示，通过神经网络模型的第三层级模型来至少基于第二层级模型输出的交互表示学习出预测结果，并至少基于预测结果与标记之间的差异来调整所述神经网络模型。
神经网络模型层级模型训练数据训练样本训练神经网络预测结果记录底层神经网络属性信息特征信息中间模型输入项学习集合输出预测

[发明专利]神经网络模型的训练方法和系统以及预测方法和系统-CN201910618164.3在审
发明人：罗远飞;涂威威;曹睿;陈雨强 -专利权人：第四范式(北京)技术有限公司
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：提供了一种神经网络模型的训练方法和系统以及预测方法和系统。所述训练方法包括：获取训练数据记录；基于训练数据记录的属性信息来生成训练样本的特征，并将训练数据记录的标记作为训练样本的标记；以及基于训练样本来训练所述神经网络模型，其中，所述神经网络模型包括一个或更多个嵌入层、一个或更多个底层神经网络结构、以及上层神经网络结构。
神经网络模型训练数据神经网络结构训练样本记录属性信息嵌入层上层预测

[发明专利]神经网络模型的训练方法和训练系统-CN201910618250.4在审
发明人：罗远飞;涂威威;曹睿;陈雨强 -专利权人：第四范式(北京)技术有限公司
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：提供了一种神经网络模型的训练方法和训练系统。所述训练方法包括：获取训练数据记录；基于训练数据记录的属性信息来生成训练样本的特征，并将训练数据记录的标记作为训练样本的标记；以及利用训练样本的集合来训练神经网络模型，其中，在训练神经网络模型的过程中，针对神经网络模型之中的主体神经网络结构之中的至少一部分层，分别获得与其中每层的输出对应的层预测结果；基于由神经网络模型的输出层所输出的预测结果与所述标记之间的差异以及每个层预测结果与所述标记之间的层预测差异来构建损失函数；以及根据所述损失函数来调整所述神经网络模型。
神经网络模型训练数据训练样本预测结果训练神经网络损失函数记录神经网络结构属性信息训练系统输出输出层构建集合预测

[发明专利]神经网络模型的训练方法及系统以及预测方法及系统-CN201910618464.1在审
发明人：罗远飞;涂威威;曹睿;陈雨强 -专利权人：第四范式(北京)技术有限公司
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：提供了一种神经网络模型的训练方法和系统以及预测方法和系统。所述训练方法包括：获取训练数据记录；基于训练数据记录的属性信息来生成训练样本的特征，并将训练数据记录的标记作为训练样本的标记；以及基于训练样本来训练所述神经网络模型，其中，在基于训练样本来训练所述神经网络模型的步骤中，将训练样本的至少一个特征经过对应的嵌入层，得到对应的特征嵌入向量，其中，所述方法还包括：在将训练样本的至少一个特征经过对应的嵌入层之前，分别确定各个嵌入层的维度。
训练样本神经网络模型训练数据嵌入层记录属性信息维度向量嵌入预测

[发明专利]利用机器学习模型获取时序特征的方法和装置-CN201910554851.3在审
发明人：李文昊;涂威威;陈雨强 -专利权人：第四范式(北京)技术有限公司
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种利用机器学习模型获取时序特征的方法和装置。所述方法包括：获取按时序流入的待处理数据，并在待处理数据具有真实结果的情况下获取待处理数据的真实结果；按照所述待处理数据的时序，不断利用基于至少一部分具有真实结果的待处理数据形成的训练数据来更新所述机器学习模型；基于与当前更新的所述机器学习模型的至少一个模型参数相关的参数项，获取与当前待处理数据相应的时序特征。
待处理数据机器学习模型时序特征方法和装置模型参数训练数据时序参数项更新

[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]执行自动机器学习的方法和装置-CN201910540759.1在审
发明人：涂威威;李文昊;陈雨强 -专利权人：第四范式(北京)技术有限公司
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：提供了一种执行自动机器学习的方法和装置，所述方法包括：通过自动机器学习方式获取包括至少一个机器学习模型的初始机器学习模型组；持续获取预测数据；监测持续获取的预测数据中是否出现超出预设阈值的分布状态变化；在出现超出阈值的分布状态变化的情况下，自动更新初始机器学习模型组。
机器学习模型分布状态预测数据自动机器方法和装置学习方式自动更新预设监测学习

[发明专利]用于模型训练的数据获取方法、装置、设备及存储介质-CN201810731678.5在审
发明人：黄缨宁;陈雨强;胡时伟;戴文渊 -专利权人：第四范式(北京)技术有限公司
申请日： 2018-07-05 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种应用于模型训练的数据获取方法、装置、设备以及存储介质。获取用户的数据采集需求；对所述数据采集需求进行解析，以确定适于采集的数据所具有的关键字；以及采集具有所述关键字的数据。由此，在用户的数据量不足的情况下，基于本发明可以准确获取应用于模型训练的数据，为后续数据标注、模型训练，提供了数据支持。
模型训练数据采集需求采集存储介质后续数据数据获取数据支持数据量标注解析应用