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(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号CN116360764B (45)授权公告日2023.12.05 (21)申请号202310346581.3CN114139728A,2022.03.04 (22)申请日2023.04.03CN115169810A,2022.10.11 CN115455135A,2022.12.09 (65)同一申请的已公布的文献号US2020016745A1,2020.01.16 申请公布号CN116360764ACN116360891A,2023.06.30 (43)申请公布日2023.06.30朱光辉.分布式与自动化大数据智能分析算 . (73)专利权人北京柏睿数据技术股份有限公司法与编程计算平台中国博士学位论文全文数据 .2021,I138-20. 地址100015北京市朝阳区利泽西街6号院库信息科技辑 . 3号楼7层701内5腾讯云使用可视化建模构建模型 .https://cloud.tencent.com/document/ (72)发明人 陶杨刘浩易水寒product/851/44432.2022,全文. (51)Int.Cl.KamilKaczmarek.owtoManage,Track, G06F8/34(2018.01)andVisualizeHyperparametersofMachine G06F8/10(2018.01)LearningModels?.https://neptune.ai/ (56)对比文件blog/how-to-manage-track-visualize- CN112130851A,2020.12.25hyperparameters.2023,全文. CN112558931A,2021.03.26审查员杏运 CN112597239A,2021.04.02权利要求书4页说明书8页附图2页 (54)发明名称 一种可视化建模平台的模型优化方法和系 统 (57)摘要 本发明公开了一种可视化建模平台的模型 优化方法和系统,该方法包括:接收用户端发出 的数据处理流程创建指令,对所述数据处理流程 创建指令进行解析,并根据解析结果和所述算子 属性结构生成数据处理算子,以及所述数据处理 算子的算子可视化组件图标;根据用户端的模型 创建指令和所述人工智能模型建模流程数据结 构,基于所述数据处理算子构建人工智能模型建 模流程;运行所述人工智能模型建模流程,并对 所述人工智能模型建模流程的结构和参数信息 进行调整,并根据运行监督结果和预设监督结果 确定最优的人工智能模型建模流程;从而提升人 工智能模型参数调整的便捷性,及识别预测的效 率和准确度。 CN116360764B CN116360764B权利要求书1/4页 1.一种可视化建模平台的模型优化方法,其特征在于,所述方法包括: S101,根据算子属性和人工智能模型的处理流程,定义算子属性结构和人工智能模型 建模流程数据结构; S102,根据指令生成数据处理算子:接收用户端发出的数据处理流程创建指令,对所述 数据处理流程创建指令进行解析,并根据解析结果和所述算子属性结构生成数据处理算 子,以及所述数据处理算子的算子可视化组件图标; S103,创建人工智能模型建模流程:根据用户端的模型创建指令和所述人工智能模型 建模流程数据结构,基于所述数据处理算子构建人工智能模型建模流程; S104,流程参数调优:运行所述人工智能模型建模流程,并对所述人工智能模型建模流 程的结构和参数信息进行调整,分别得到与所述人工智能模型建模流程的结构和所述参数 信息对应的运行监督结果,并根据所述运行监督结果和预设监督结果确定最优的人工智能 模型建模流程,记录参数版本; 其中, 所述构建人工智能模型建模流程为根据各算子节点之间输入和输出的连接关系,将多 个所述算子节点连接在一起形成的数据处理任务执行序列; 所述预设监督结果根据人工智能模型运行的目标结果按需进行设置; 所述算子属性结构包括9个字段,分别为算子编号id、算子名称、算子类型、输入端口、 输出端口、算子可视化组件图标、图标位置、参数信息和参数版本; 所述人工智能模型建模流程数据结构包括7个字段,分别为处理流程编号id、流程名 称、流程描述信息、算子编号id、算子节点连接关系、数据源和数据资源服务器id; 所述S104,流程参数调优:运行所述人工智能模型建模流程,并对所述人工智能模型建 模流程的结构和参数信息进行调整,分别得到与所述人工智能模型建模流程的结构和所述 参数信息对应的运行监督结果,并根据所述运行监督结果和预设监督结果确定最优的人工 智能模型建模流程,记录所述参数版本的步骤包括流程初始运行的步骤,具体为: 调整所述人工智能模型建模流程的结构或各所述算子节点的参数信
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