[发明专利]一种训练方法、装置、服务器、平台及存储介质

说明书

本发明实施例提供一种训练方法、装置、服务器、平台及存储介质，其中训练方法包括：在训练配置过程中，向客户端发送多个配置提示信息；其中，一个配置提示信息用于在一个训练配置环节，提示客户端确定训练配置环节的训练配置信息，训练配置过程包括多个训练配置环节；获取客户端反馈的多个配置确定信息，其中，一个配置确定信息用于指示客户端确定的一个训练配置环节的训练配置信息；训练配置信息至少包括：训练使用的目标数据库及目标机器学习模型，目标数据库至少包括训练样本；根据目标数据库训练目标机器学习模型，以得到训练后的目标机器学习模型。本发明实施例能够降低机器学习的入门门槛和局限性，使得机器学习能够被更多的用户使用。

技术领域

本发明实施例涉及机器学习技术领域，具体涉及一种训练方法、装置、服务器、平台及存储介质。

背景技术

机器学习是以机器(如计算机等具有数据处理能力的设备)为工具，利用机器学习模型模拟人类的学习行为，从而对机器学习模型进行训练，使得机器学习模型具备新功能的技术，其在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等众多场景下存在广泛应用。

机器学习主要分为机器学习模型训练过程和应用过程，在机器学习模型训练过程，可利用数据对机器学习模型进行训练，从而使得机器学习模型具备新功能；在机器学习模型应用过程，可利用训练后的机器学习模型，在计算机视觉、语音识别等具体应用场景下进行应用。

可见，训练机器学习模型是机器学习的重要过程，然而训练机器学习模型需要用户(如技术人员)具有较高的专业知识，用户往往需要花费大量时间学习机器学习知识，才能掌握训练机器学习模型的技能，这使得机器学习的入门门槛较高，导致机器学习存在一定的局限性。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种训练方法、装置、服务器、平台及存储介质，以降低机器学习的入门门槛和局限性。

为实现上述目的。本发明实施例提供如下技术方案：

一种训练方法，应用于服务器，所述方法包括：

在训练配置过程中，向客户端发送多个配置提示信息；其中，一个所述配置提示信息用于在一个训练配置环节，提示所述客户端确定所述训练配置环节的训练配置信息，所述训练配置过程包括多个训练配置环节；

获取所述客户端反馈的多个配置确定信息，其中，一个所述配置确定信息用于指示所述客户端确定的一个所述训练配置环节的训练配置信息；所述训练配置信息至少包括：训练使用的目标数据库及目标机器学习模型，所述目标数据库至少包括训练样本；

根据所述目标数据库训练所述目标机器学习模型，以得到训练后的目标机器学习模型。

本发明实施例还提供一种训练装置，包括：

配置提示模块，用于在训练配置过程中，向客户端发送多个配置提示信息；其中，一个所述配置提示信息用于在一个训练配置环节，提示所述客户端确定所述训练配置环节的训练配置信息，所述训练配置过程包括多个训练配置环节；

配置确定模块，用于获取所述客户端反馈的多个配置确定信息，其中，一个所述配置确定信息用于指示所述客户端确定的一个所述训练配置环节的训练配置信息；所述训练配置信息至少包括：训练使用的目标数据库及目标机器学习模型，所述目标数据库至少包括训练样本；

训练执行模块，用于根据所述目标数据库训练所述目标机器学习模型，以得到训练后的目标机器学习模型。

本发明实施例还提供一种服务器，包括至少一个存储器和至少一个处理器，所述存储器存储程序，所述处理器调用所述程序，以执行上述任一项所述的训练方法。

本发明实施例还提供一种平台，包括如上述所述的服务器，记录多个机器学习模型的模型库及多个数据库，一个机器学习模型对应至少一个数据库。