联网式机器学习系统技术方案

本发明专利技术公开了联网式机器学习系统，所述系统包括：系统中的互相连接的设备上运行各自独立的机器学习模型，当系统中的一个设备上的模型进行训练或测试时，该设备参考系统中其他设备提供的模型、模型参数以及数据，对本地模型的性能进行改进，或在没有本地模型的情况下，直接使用其他模型提供的模型、参数、数据，建立本地模型；系统中每个设备能够应邀或主动上传本地所使用的模型、参数、数据；系统中设备的本地模型能够主动提供测试数据，从系统其它设备中寻求能够完成测试的模型与模型参数，提高学习的速度，也能使同一模型经受各种应用场景和数据的检验从而提高性能。

Networked Machine Learning System

The invention discloses a networked machine learning system. The system includes: the independent machine learning model is run on the interconnected devices in the system. When the model on a device in the system is trained or tested, the equipment provides the model, model parameters and data provided by other devices in the system. The performance of the local model is improved, or in the absence of a local model, the local model is established by using the models, parameters, and data provided by other models directly; each device in the system can be invited or actively uploaded the models, parameters, and data used locally; the local model of the device in the system can be offered actively. Testing data, looking for models and model parameters that can complete the test from other systems, improve learning speed, and also enable the same model to withstand the test of various application scenes and data to improve performance.

【技术实现步骤摘要】
联网式机器学习系统
本专利技术涉及机器学习领域，具体地，涉及一种联网式机器学习系统。
技术介绍
以深度学习为代表的新一代人工智能技术正风靡全球，成为新的风口，并被广泛应用于图像、自然语言、金融证券等领域。但不管是基于深度模型还是传统的浅层模型，都按照数据采集、本地训练、测试的流程，最后得到模型，再用此模型来解决现实问题。一般都只在单独一台机器上训练，即使有分布式训练，也只是将一个训练任务分配到多台机器上，整个过程中缺乏自动的对外交流机制。因此，现有的机器学习系统较为封闭，学习速度慢，各个训练用机器之间没有联系，大量机器之间存在重复训练，不利于各机器学习模型能力的提高，并且单个机器的训练用数据源往往比较单一，影响了其泛化能力。
技术实现思路
本专利技术提供了一种联网式机器学习系统，解决了现有的机器学习存在学习速度慢，各个机器之间没有联系，性能较低、泛化能力差的问题，提高学习的速度，也能使同一模型经受各种应用场景和数据的检验从而提高性能。为实现上述专利技术目的，本申请提供了联网式机器学习系统，所述系统包括：系统中的互相连接的设备运行各自独立的机器学习模型。当系统中的一个设备上的模型进行训练或本文档来自技高网...

【技术保护点】
联网式机器学习系统，其特征在于，所述系统包括：系统中的互相连接的设备上运行各自独立的机器学习模型，当系统中的一个设备上的模型进行训练或测试时，该设备参考系统中其他设备提供的模型、模型参数以及数据，对本地模型的性能进行改进，或在没有本地模型的情况下，直接使用其他模型提供的模型、参数、数据，建立本地模型；系统中每个设备能够应邀或主动上传本地所使用的模型、参数、数据；系统中设备的本地模型能够主动提供测试数据，从系统其它设备中寻求能够完成测试的模型与模型参数。

【技术特征摘要】
1.联网式机器学习系统，其特征在于，所述系统包括：系统中的互相连接的设备上运行各自独立的机器学习模型，当系统中的一个设备上的模型进行训练或测试时，该设备参考系统中其他设备提供的模型、模型参数以及数据，对本地模型的性能进行改进，或在没有本地模型的情况下，直接使用其他模型提供的模型、参数、数据，建立本地模型；系统中每个设备能够应邀或主动上传本地所使用的模型、参数、数据；系统中设备的本地模型能够主动提供测试数据，从系统其它设备中寻求能够完成测试的模型与模型参数。2.根据权利要求1所述的联网式机器学习系统，其特征在于，所述系统还包括第一管理平台，各设备将各自的机器学习模型结构和参数上传至第一管理平台，并向第...

【专利技术属性】
技术研发人员：李红波，罗鹏，邱吉刚，吴新勇，柳春青，
申请(专利权)人：四川九洲电器集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：四川,51