【技术实现步骤摘要】
一种训练机器学习模型的方法、装置及系统
本专利技术涉及机器学习
,更具体地,涉及一种训练机器学习模型的方法、一种训练机器学习模型的装置、一种包括至少一个计算装置和至少一个存储装置的系统、及一种可读存储介质。
技术介绍
机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。传统的机器学习模型的训练过程中,通常会通过调整机器学习模型的至少一个参数的参数值,对机器学习模型进行多次训练,并将每次训练过程中的所有参数的参数值、所有指标的指标值及训练样本等信息记录在对应的训练日志中。如果用户需要根据训练过程中历史参数值和对应的指标值,来调整参数值,需要查找每次训练机器学习模型得到的训练日志,并从训练日志记载的大量信息中筛选出所需要的参数值和指标值,使得查找过程非常繁琐耗时。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是提供一种训练机器学习模型的新技术方案。根据本专利技术的第一方面,提供了一种训练机器学习模型的方法,包括:获取预设的机器学习模型的设定参数、所 ...
【技术保护点】
1.一种训练机器学习模型的方法,包括:/n获取预设的机器学习模型的设定参数、所述设定参数的参数值、及用于评估所述机器学习模型效果的设定指标;/n获取根据所述设定参数的参数值训练所述机器学习模型得到的所述设定指标的指标值;/n记录所述机器学习模型在至少一次训练过程中所述设定参数的参数值和设定指标的指标值,并生成反映所述设定参数的参数值与所述设定指标的指标值之间对应关系的图表。/n
【技术特征摘要】
1.一种训练机器学习模型的方法,包括:
获取预设的机器学习模型的设定参数、所述设定参数的参数值、及用于评估所述机器学习模型效果的设定指标;
获取根据所述设定参数的参数值训练所述机器学习模型得到的所述设定指标的指标值;
记录所述机器学习模型在至少一次训练过程中所述设定参数的参数值和设定指标的指标值,并生成反映所述设定参数的参数值与所述设定指标的指标值之间对应关系的图表。
2.根据权利要求1所述的方法,所述获取预设的机器学习模型的设定参数、所述设定参数的参数值、及用于评估所述机器学习模型效果的设定指标包括:
提供用于获取所述设定参数、所述设定参数的参数值、以及所述设定指标的第一接口;
通过所述第一接口获取所述设定参数、所述设定参数的参数值和所述设定指标。
3.根据权利要求2所述的方法,所述通过所述第一接口获取所述设定参数、所述设定参数的参数值和所述设定指标包括:
通过所述第一接口获取所述机器学习模型的算法代码;
识别所述算法代码中所涉及的所有参数或预设的参考参数,作为所述设定参数;识别所述算法代码中所涉及的所有指标或预设的参考指标,作为所述设定指标;
获取所述算法代码中所述设定参数的参数值。
4.根据权利要求2所述的方法,所述提供用于获取所述设定参数、所述设定参数的参数值、以及所述设定指标的第一接口包括:
提供所述机器学习模型的数据处理流程图的图形化界面,其中,所述图形化界面中包括所述第一接口。
5.根据权利要求4所述的方法,所述图形化界面还包括用于获取逻辑代码的第二接口,其中,所述逻辑代码用于配置根据所述设定参数的参数值获取所述设定指标的方式;
所述方法还包括:
通过所述第二接口获取所述逻辑代码;
根据所述逻辑代码和所述设定参数的参数值,得到所述设...
【专利技术属性】
技术研发人员:毛涛,贺威,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
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