一种跨机器学习平台的模型定义协议及适配系统
Abstract:
本发明提供了一种跨机器学习平台的模型定义协议及配置系统,涉及人工智能的自动机器学习领域。包括:计算图构建引擎;计算图优化引擎;跨机器学习平台模型定义协议(Cross-platforms Model Definition Protocols);计算图编码引擎;超参推荐引擎;协议解析引擎;模型训练过程控制组件;硬件信息检测与配置系统。本发明的有益效果为:实现跨平台机器学习网络构建,使用简单,降低机器学习维护门槛;实现以拖动方式的机器学习网络构建,便于快速迭代最新的算法网络;提供大量算法模型,支持不同场景下的机器学习,深度学习网络构建;提供参数推荐功能,节省大量调参时间;提供从数据清洗到模型发布全生命周期的算法网络构建,可直接投入生产使用。
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