数据处理方法、平台、终端设备及存储介质技术

本申请实施例适用于人工智能领域，公开了一种数据处理方法、平台、终端设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括：获取打标后的待处理数据和算法模型信息；根据算法模型信息和待处理数据，构建模型训练任务；根据模型训练任务对预构建的人工智能算法模型进行训练，得到训练完成的人工智能算法模型；获取实时数据和模型ID信息；将实时数据输入至模型ID信息对应的训练完成的人工智能算法模型，获得人工智能算法模型的输出结果。本申请实施例提高了数据处理的智能化程度。

Data processing method, platform, terminal equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、平台、终端设备及存储介质
本申请属于人工智能领域，尤其涉及一种数据处理方法、平台、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着人工智能技术的不断发展，人工智能的应用也越来越广泛。目前，人工智能的应用一般需要基于人工智能算法模型进行，而人工智能算法模型需要先训练完成后，才能使用训练完成的算法模型对数据进行处理。但是，现有技术中的人工算法模型训练一般需要人为对数据打标，并人为构建模型训练任务。另外，也不能自动使用训练好的算法模型对实时数据进行对应处理。也就是说，现有技术中基于人工智能算法模型对数据处理的过程需要人为干涉，数据处理的智能化程度较低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种数据处理方法、平台、终端设备及计算机可读存储介质，以解决现有基于人工智能算法模型对数据处理的过程需要人为干涉，导致数据处理的智能化程度较低的问题。第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，包括：获取打标后的待处理数据和算法模型信息；根据所述算法模型信息和所述待处理数据，构建模型训练任务；根据所述模型训练任务对预构建的人工智能算法模型进行训练，得到训练完成的人工智能算法模型；获取实时数据和模型ID信息；将所述实时数据输入至所述模型ID信息对应的训练完成的人工智能算法模型，获得人工智能算法模型的输出结果。可以看出，本申请实施例通过算法模型信息和待处理数据，自动构建模型训练任务，再基于模型训练任务对模型进行训练，得到训练完成的算法模型，且自动获取实时数据和模型ID信息，使用模型ID信息对应的算法模型对数据进行处理，数据处理过程中人为参与较少或者没有人为参与，提高了数据处理的智能化程度。在第一方面的一种可能的实现方式中，在获取打标后的待处理数据和算法模型信息之前，还包括：对待处理数据进行打标，获得所述打标后的待处理数据。在第一方面的一种可能的实现方式中，对待处理数据进行打标，获得所述打标后的待处理数据，包括：获取所述待处理数据的场景描述信息和数据指标信息；根据所述场景描述信息和所述数据指标信息，对所述待处理数据进行打标签，获得所述打标后的待处理数据。在第一方面的一种可能的实现方式中，对待处理数据进行打标，获得所述打标后的待处理数据，包括：获取所述待处理数据的打标规则；根据所述打标规则，对所述待处理数据进行打标签，获得所述打标后的待处理数据。在第一方面的一种可能的实现方式中，在对待处理数据进行打标，获得所述打标后的待处理数据之前，还包括：获取用户上传的所述待处理数据。第二方面，本申请实施例提供一种数据处理平台，包括：算法模型训练模块，用于获取打标后的待处理数据和算法模型信息；根据所述算法模型信息和所述待处理数据，构建模型训练任务；根据所述模型训练任务对预构建的人工智能算法模型进行训练，得到训练完成的人工智能算法模型；与所述算法模型训练模块通信连接的模型预测服务模块，用于获取实时数据和模型ID信息；将所述实时数据输入至所述模型ID信息对应的训练完成的人工智能算法模型，获得人工智能算法模型的输出结果。在第二方面的一种可能的实现方式中，还包括打标签模块，用于对待处理数据进行打标，获得所述打标后的待处理数据。在第二方面的一种可能的实现方式中，所述打标签模块具体用于：获取所述待处理数据的场景描述信息和数据指标信息；根据所述场景描述信息和所述数据指标信息，对所述待处理数据进行打标签，获得所述打标后的待处理数据；或者，获取所述待处理数据的打标规则；根据所述打标规则，对所述待处理数据进行打标签，获得所述打标后的待处理数据。第三方面，本申请实施例提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面任一项所述的方法。第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一项所述的方法。第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的方法。可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的数据处理平台的示意图；图2为本申请实施例提供的一种数据关系示意图；图3为本申请实施例提供的数据结构示意图；图4为本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意框图；图5为本申请实施例提供的一种数据处理方法的另一种流程示意框图；图6本申请实施例提供的打标管理装置的结构示意框图；图7为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取打标后的待处理数据和算法模型信息；/n根据所述算法模型信息和所述待处理数据，构建模型训练任务；/n根据所述模型训练任务对预构建的人工智能算法模型进行训练，得到训练完成的人工智能算法模型；/n获取实时数据和模型ID信息；/n将所述实时数据输入至所述模型ID信息对应的训练完成的人工智能算法模型，获得人工智能算法模型的输出结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取打标后的待处理数据和算法模型信息；
根据所述算法模型信息和所述待处理数据，构建模型训练任务；
根据所述模型训练任务对预构建的人工智能算法模型进行训练，得到训练完成的人工智能算法模型；
获取实时数据和模型ID信息；
将所述实时数据输入至所述模型ID信息对应的训练完成的人工智能算法模型，获得人工智能算法模型的输出结果。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取打标后的待处理数据和算法模型信息之前，还包括：
对待处理数据进行打标，获得所述打标后的待处理数据。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对待处理数据进行打标，获得所述打标后的待处理数据，包括：
获取所述待处理数据的场景描述信息和数据指标信息；
根据所述场景描述信息和所述数据指标信息，对所述待处理数据进行打标签，获得所述打标后的待处理数据。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对待处理数据进行打标，获得所述打标后的待处理数据，包括：
获取所述待处理数据的打标规则；
根据所述打标规则，对所述待处理数据进行打标签，获得所述打标后的待处理数据。


5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在对待处理数据进行打标，获得所述打标后的待处理数据之前，还包括：
获取用户上传的所述待处理数据。


6.一种数据处理平台，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘一先，
申请(专利权)人：深圳智链物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44