[发明专利]机器学习引擎实现方法及装置、终端设备、存储介质

说明书

本发明公开了一种机器学习引擎实现方法及装置、终端设备、计算机可读存储介质所述机器学习引擎实现装置包括：具备独立应用进程的核心学习应用模块和位于系统进程的预测输出服务模块，其中：所述核心学习应用模块用于，将机器学习生成的预测结果输出至所述预测输出服务模块；所述预测输出服务模块用于，接收到所述核心学习应用模块发送的预测结果时，缓存所述预测结果。本实施例提供的方案，将预测输出服务模块置于系统进程中，可以实时高效的输出预测结果给系统进程中的其他模块，提高了用户体验。

技术领域

本发明实施例涉及但不限于一种机器学习引擎实现方法及装置、终端设备、计算机可读存储介质。

背景技术

机器学习是目前的AI技术热点，目前机器学习等AI技术在各行业都是热点，未来很长一段时间，可以预见AI技术及产品化都将是各国、各公司实体竞争激烈的技术制高点。在手机终端产品领域，机器学习产品化面临如下条件限制或特殊场景：机器学习往往是计算密集性的，数据采集、训练等环节比较费时间，而将机器学习应用于系统优化等领域，系统框架侧对获取预测结果又有很高的实时性要求。因此，有必要对此进行改进。

发明内容

本发明至少一实施例提供了一种机器学习引擎实现方法及装置、终端设备、计算机可读存储介质，提高获取机器学习预测结果的实时性。本发明至少一实施例提供一种机器学习引擎实现装置，包括：具备独立应用进程的核心学习应用模块和位于系统进程的预测输出服务模块，其中：

所述核心学习应用模块用于，将机器学习生成的预测结果输出至所述预测输出服务模块；

所述预测输出服务模块用于，接收到所述核心学习应用模块发送的预测结果时，缓存所述预测结果。

本发明至少一实施例提供一种机器学习引擎实现方法，包括：

具备独立应用进程的核心学习应用模块将机器学习生成的预测结果输出至位于系统进程的预测输出服务模块；

所述预测输出服务模块缓存所述预测结果。

本发明至少一实施例提供一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有程序，所述程序在被所述处理器读取执行时，实现任一实施例所述的机器学习引擎实现方法。

本发明至少一实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现任一实施例所述的机器学习引擎实现方法。

与相关技术相比，本发明一实施例提供一种机器学习引擎实现装置，包括：具备独立应用进程的核心学习应用模块和位于系统进程的预测输出服务模块，其中：所述核心学习应用模块用于，将机器学习生成的预测结果输出至所述预测输出服务模块；所述预测输出服务模块用于，接收到所述核心学习应用模块发送的预测结果时，缓存所述预测结果。本实施例提供的方案，通过将预测输出和机器学习进行分离，将预测输出服务模块置于系统进程中，可以实时高效的为系统进程中的其他模块提供预测结果，提高了用户体验。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。

图1为本发明一实施例提供的机器学习引擎实现装置框图；

图2为本发明一实施例提供的机器学习引擎实现方法流程图；

图3为本发明一实施例提供的机器学习引擎系统框图；

图4为本发明一具体实例提供的机器学习引擎系统框图；