自动化建模方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术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。

Automatic modeling methods, devices and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
自动化建模方法、装置及电子设备
本专利技术涉及人工智能领域，更具体地，涉及一种自动化建模方法、一种自动化建模装置、及一种电子设备。
技术介绍
目前，机器学习模型的构建主要是由专业建模人员通过手动编写代码或者使用图形化界面的方式来实现，然而，这两种实现方式均需要投入很高的人力成本和时间成本，才能得到一个较为满意的模型，不利于模型的大规模探索和应用，因此，有必要提供一种自动化建模方法。
技术实现思路
本专利技术实施例的一个目的是提供一种自动化建模的新技术方案。根据本专利技术的第一方面，提供了一种自动化建模方法，其包括：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。可选地，所述初始训练数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动化建模方法，包括：/n获取并保存作为初始模型训练基础的初始训练数据；/n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；/n基于训练出的所述初始机器学习模型，获得模型训练方案；/n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，/n利用选择出的机器学习模型进行预测服务。/n

【技术特征摘要】
1.一种自动化建模方法，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。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述初始训练数据包括行为数据和反馈数据之中的至少一项，所述更新的训练数据包括更新的行为数据和更新的反馈数据之中的至少一项。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述获取并保存作为初始模型训练基础的初始训练数据，包括：
分别提供导入行为数据或导入反馈数据的至少一个数据导入路径；
在选择数据导入路径之后，上传行为数据表或反馈数据表；
提供对上传的数据表进行信息配置的配置界面；
根据通过所述配置界面输入的配置信息，导入行为数据表中的行为数据或反馈数据表中的反馈数据；
保存行为数据或反馈数据。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法在上传行为数据表或反馈数据表之后，还包括：
自动识别行为数据表或反馈数据表中的数据字段类型。


5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述通过所述信息配置界面输入的配置信息涉及对所上传的数据表的数据基本信息的配置和数据存储配置之中的至少一项。


6.根据权利要求5所述的方法，其中，对所上传的数据表的数据存储配置涉及对所上传的数据表的数据结构的配置、对所上传的数据表...

【专利技术属性】
技术研发人员：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，
申请(专利权)人：第四范式北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11