【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】提供综合机器学习服务的应用开发平台和软件开发套件优先权要求本申请要求于2018年5月7日提交的美国临时申请62/667,959的优先权和权益，其通过引用整体并入本文。
本公开一般而言涉及用于开发和管理计算机应用的系统。更具体而言，本公开涉及一种应用开发平台和相关联的软件开发套件(SDK)，其提供用于生成、部署和管理由计算机应用(诸如例如由移动计算设备执行的移动应用)使用的机器学习模型的综合服务。
技术实现思路
本公开的实施例的方面和优点将在下面的描述中部分地阐述，或者可以从描述中习得，或者可以通过实施例的实践而习得。本公开的一个示例方面针对一种移动计算设备。该移动计算设备包括一个或多个处理器和一个或多个非暂态计算机可读介质，所述介质共同存储：计算机应用；以及机器智能软件开发套件。机器智能软件开发套件被配置为存储一个或多个机器学习模型和机器学习库。机器智能软件开发套件被配置为使用应用编程接口与计算机应用通信，以从计算机应用接收输入数据。机器智能软件开发套件被配置为在设备上实现一个或多个机器学习模型和机器...
【技术保护点】
1.一种移动计算设备，包括：/n一个或多个处理器；以及/n一个或多个非暂态计算机可读介质，其共同存储：/n计算机应用；以及/n机器智能软件开发套件，被配置为：/n存储一个或多个机器学习模型和机器学习库；/n使用应用编程接口与计算机应用通信，以从计算机应用接收输入数据；/n在设备上实现所述一个或多个机器学习模型和机器学习库，以至少部分地基于输入数据来产生推断；并且/n使用应用编程接口与计算机应用通信，以向计算机应用提供推断。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180507 US 62/667,9591.一种移动计算设备，包括：
一个或多个处理器；以及
一个或多个非暂态计算机可读介质，其共同存储：
计算机应用；以及
机器智能软件开发套件，被配置为：
存储一个或多个机器学习模型和机器学习库；
使用应用编程接口与计算机应用通信，以从计算机应用接收输入数据；
在设备上实现所述一个或多个机器学习模型和机器学习库，以至少部分地基于输入数据来产生推断；并且
使用应用编程接口与计算机应用通信，以向计算机应用提供推断。
2.如权利要求1所述的移动计算设备，其中机器智能软件开发套件被包括在计算机应用中并且形成计算机应用的一部分。
3.如权利要求2所述的移动计算设备，其中所述一个或多个机器学习模型包括由移动计算设备从基于云的模型训练和存储系统接收的一个或多个自定义机器学习模型，所述一个或多个自定义机器学习模型已经由基于云的模型训练和存储系统至少部分地基于与计算机应用相关联的自定义数据进行了训练。
4.如权利要求2所述的移动计算设备，其中机器智能软件开发套件在与计算机应用相关联的应用过程内运行。
5.如权利要求2所述的移动计算设备，其中机器智能软件开发套件还被配置为：
无需重新安装计算机应用即可：
从基于云的存储系统接收所述一个或多个机器学习模型中的至少一个机器学习模型的更新后的版本；
将所述一个或多个机器学习模型中的所述至少一个机器学习模型的现有版本替换为所述一个或多个机器学习模型中的所述至少一个机器学习模型的更新后的版本；并且
在将现有版本替换为更新后的版本之后，在设备上实现所述一个或多个机器学习模型中的所述至少一个机器学习模型的更新后的版本和机器学习库，以至少部分地基于附加输入数据来产生至少一个附加推断。
6.如权利要求2所述的移动计算设备，其中机器智能软件开发套件被配置为在计算机应用的运行时下载所述一个或多个机器学习模型。
7.如权利要求1所述的移动计算设备，其中机器智能软件开发套件被包括在与计算机应用分离的第一方支持应用中。
8.如权利要求1所述的移动计算设备，其中机器智能软件开发套件被配置为执行设备上数据日志记录和设备上模型训练。
9.如权利要求8所述的移动计算设备，其中机器智能软件开发套件被配置为根据与计算机应用相关联的定制调度规则的集合来执行设备上模型训练。
10.如权利要求1所述的移动计算设备，其中机器智能软件开发套件被配置为执行对所述一个或多个机器学习模型的设备上性能监视。
11.如权利要求1所述的移动计算设备，其中机器智能软件开发套件被配置为实现规则集，该规则集指定推断是使用存储在机器智能软件开发套件中的所述一个或多个机器学习模型发生还是使用存储在基于云的计算系统中的所述一个或多个机器学习模型的一个或多个基于云的版本发生。
12.一个或多个非暂态计算机可读...
【专利技术属性】
技术研发人员：W柴，P桑科蒂，I埃尔博奇基，S科特瓦尼，WR塔莱，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US
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