【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机软件，具体涉及一种ai模型全生命周期管理方法、平台及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的不断发展，人们对于ai模型的研究和应用也越来越深入。ai模型是指运用数学、统计、计算机科学和机器学习等领域的方法，对具有一定规律性和可预测性的数据进行分析、处理、预测和优化的数学模型。简单来说，ai模型就是将“数据”转化为“智能”的一种数学模型。与传统的数学模型相比，ai模型具有更加强大、高效、灵活的特点。因此，在现代数学和计算机技术的支持下，ai模型被广泛应用于各种领域，包括金融、医疗、交通、农业、能源等多个领域。
2、ai模型的分类主要分为两大类：有监督学习模型和无监督学习模型。
3、有监督学习模型是一种通过对有标记(标注)数据的学习，来预测新的未标记数据的类型或属性的模型。常见的有监督学习模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。
4、无监督学习模型则是一种通过对未标记数据的学习，来发现其中的规律、关系和结构的模型。常见的无监督学习模型包括聚类、关联规则、主成分分析等。
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【技术保护点】
1.一种AI模型全生命周期管理方法，其特征在于，该方法用于并行训练获得多个AI模型，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种AI模型全生命周期管理方法，其特征在于，所述原始数据包括图片文件和视频文件。
3.如权利要求2所述的一种AI模型全生命周期管理方法，其特征在于，在接收用户导入的原始数据之后，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的一种AI模型全生命周期管理方法，其特征在于，所述数据增强操作包括缩放、颜色空间转换、格式转换、翻转旋转和裁剪。
5.如权利要求1所述的一种AI模型全生命周期管理方法，其特征在于，在获得A...
【技术特征摘要】
1.一种ai模型全生命周期管理方法，其特征在于，该方法用于并行训练获得多个ai模型，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种ai模型全生命周期管理方法，其特征在于，所述原始数据包括图片文件和视频文件。
3.如权利要求2所述的一种ai模型全生命周期管理方法，其特征在于，在接收用户导入的原始数据之后，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的一种ai模型全生命周期管理方法，其特征在于，所述数据增强操作包括缩放、颜色空间转换、格式转换、翻转旋转和裁剪。
5.如权利要求1所述的一种ai模型全生命周期管理方法，其特征在于，在获得ai模型后，所述方法还包括：
6.如权利要求1所述的一种ai模型全生命周期管理方法，其特征在于，所述预设算法包括：
7.如权利要求1所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹辉，屈韬，钟品，
申请(专利权)人：中科城市大脑数字科技无锡有限公司，
类型：发明
国别省市：
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