[发明专利]一种数据处理方法和装置

说明书

本发明公开了一种数据处理方法、装置和设备，所述数据处理方法包括：获取用户的数据识别请求，所述数据识别请求中携带有待识别数据；基于所述待识别数据的属性信息，为所述用户确定数据识别工业模型；将所述待识别数据输入到所述数据识别工业模型进行识别处理，得到识别结果；将所述识别结果发送给所述用户。本申请通过用户的数据识别请求就可以找到对应的数据识别工业模型，缩短了用户查询与待识别数据对应的数据识别工业模型的时长，提高了用户的工作效率，通过数据识别请求得到的数据识别工业模型相对于数据识别请求中的待识别数据来说，更具有针对性，使得该数据识别工业模型对待识别数据进行处理时，得到的结果更准确。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种数据处理方法和装置。

背景技术

随着工业的飞速发展，工业领域中各个公司的各类生产制造、工艺流程、经营理念、管理经验等各种无形的数字资产越来越多，为了便于对这些数字资产的管理，将这些数字资产转变成工业算法模型，因此，工业算法模型的数量也越来越多。

现有技术中，在工业算法模型中，当用户有需要测试的待测试的数据时，用户不能快速的找到与要待测试的数据对应的工业算法模型，不能及时地对用户的待测试数据进行测试，降低了用户的工作效率。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供了一种数据处理方法和装置，解决了现有技术中数据处理效率低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，包括：

获取用户的数据识别请求，所述数据识别请求中携带有待识别数据；

基于所述待识别数据的属性信息，为所述用户确定数据识别工业模型；

将所述待识别数据输入到所述数据识别工业模型进行识别处理，得到识别结果；

将所述识别结果发送给所述用户。

可选的，所述基于所述待识别数据的属性信息，为所述用户确定数据识别工业模型，包括：

获取与所述属性信息对应的预设模型的使用权信息；

依据所述使用权信息，确定所述用户完成对所述预设模型的使用权交易，将完成所述使用权交易的所述预设模型作为所述数据识别工业模型。

可选的，根据以下方式训练所述数据识别工业模型：

从样本数据库中获取训练数据；

基于所述训练数据和多个预设模型，配置各所述预设模型的初始参数；

将所述训练数据配置到各所述预设模型中，对各所述预设模型进行训练，得到各完成训练的预设模型、各预设模型对应的训练结果和模型准确率；

判断所述训练结果是否满足预设的条件，若不满足，则根据所述训练结果调整各所述预设模型的参数，对调整参数之后的所述预设模型进行再训练，直到所述训练结果满足预设的条件；

基于各预设模型对应的模型准确率，从各完成训练的预设模型中，确定所述数据识别工业模型。

可选的，在所述为所述用户确定数据识别工业模型之后，还包括：

依据数据识别请求使用所述数据识别工业模型的第一用户数，为所述数据识别工业模型配置第一运行环境；

依据数据识别请求使用所述数据识别工业模型的第二用户数，将所述数据识别工业模型虚拟化为所述第二用户数个工业模型副本；

依据所述第二用户数对应的用户信息，以及第一运行环境，为所述用户配置第二运行环境；

在所述第二运行环境中运行为所述用户配置的数据识别工业模型副本。

可选的，根据以下方式构建预设模型：