【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能与机器学习，更具体地，本专利技术涉及一种大规模机器学习模型增量训练与优化系统和方法。
技术介绍
1、在当今数字化时代，大规模机器学习模型在众多领域发挥着至关重要的作用，例如在图像识别、自然语言处理、智能推荐系统等方面，其强大的数据处理能力和精准的预测能力为人们的生活和工作带来了极大的便利。然而，随着数据量的不断增长以及应用场景的日益复杂，传统的机器学习模型训练方式面临着诸多挑战。传统的机器学习模型训练通常是基于静态数据集进行的，一旦模型训练完成并投入使用，若要对其进行更新或优化，往往需要重新从头开始训练，这不仅耗费大量的时间和计算资源，而且在面对实时性要求较高的应用场景时，难以满足快速迭代的需求。此外，大规模机器学习模型的结构复杂，各个特征之间的关联关系错综复杂，计算逻辑也较为复杂，这使得在模型训练和优化过程中，难以高效地解析和利用这些特征之间的关系，进一步增加了模型训练和优化的难度。
2、在实现本专利技术实施例过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题或缺陷：一是模型更新效率低下，难以适应数据动...
【技术保护点】
1.一种大规模机器学习模型增量训练与优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的大规模机器学习模型增量训练与优化系统，其特征在于，所述训练监控界面包括：训练指令输入子模块，其用于供用户输入训练指令；
3.根据权利要求2所述的大规模机器学习模型增量训练与优化系统，其特征在于，所述优化提示库包括：特征优化提示子库，其存储有依据所述特征数据为所述大规模机器学习模型撰写的特征优化提示；
4.根据权利要求3所述的大规模机器学习模型增量训练与优化系统，其特征在于，所述模型调整子模块在根据所述训练优化路径引导所述大规模机器学习模型生成一...
【技术特征摘要】
1.一种大规模机器学习模型增量训练与优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的大规模机器学习模型增量训练与优化系统，其特征在于，所述训练监控界面包括：训练指令输入子模块，其用于供用户输入训练指令；
3.根据权利要求2所述的大规模机器学习模型增量训练与优化系统，其特征在于，所述优化提示库包括：特征优化提示子库，其存储有依据所述特征数据为所述大规模机器学习模型撰写的特征优化提示；
4.根据权利要求3所述的大规模机器学习模型增量训练与优化系统，其特征在于，所述模型调整子模块在根据所述训练优化路径引导所述大规模机器学习模型生成一组调整参数时，首先判断所述训练优化路径是否在所述数据特征库中，如果在所述数据特征库中，则利用所述参数调整提示子库中的专用于所述训练优化路径的参数调整提示引导所述大规模机器学习模型生成一组调整参数；如果不在所述数据特征库中，则利用所述参数调整提示子库中的通用参数调整提示引导所述大规模机器学习模型生成一组调整参数。
5.根据权利要求4所述的大规模机器学...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄兴鲁，黄兴丽，姜辉，
申请(专利权)人：深圳市数位汇聚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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