[发明专利]一种训练机器学习模型的方法、装置及系统

权利要求书

1.一种训练机器学习模型的方法，包括：

获取预设的机器学习模型的设定参数、所述设定参数的参数值、及用于评估所述机器学习模型效果的设定指标；

获取根据所述设定参数的参数值训练所述机器学习模型得到的所述设定指标的指标值；

记录所述机器学习模型在至少一次训练过程中所述设定参数的参数值和设定指标的指标值，并生成反映所述设定参数的参数值与所述设定指标的指标值之间对应关系的图表。

2.根据权利要求1所述的方法，所述获取预设的机器学习模型的设定参数、所述设定参数的参数值、及用于评估所述机器学习模型效果的设定指标包括：

提供用于获取所述设定参数、所述设定参数的参数值、以及所述设定指标的第一接口；

通过所述第一接口获取所述设定参数、所述设定参数的参数值和所述设定指标。

3.根据权利要求2所述的方法，所述通过所述第一接口获取所述设定参数、所述设定参数的参数值和所述设定指标包括：

通过所述第一接口获取所述机器学习模型的算法代码；

识别所述算法代码中所涉及的所有参数或预设的参考参数，作为所述设定参数；识别所述算法代码中所涉及的所有指标或预设的参考指标，作为所述设定指标；

获取所述算法代码中所述设定参数的参数值。

4.根据权利要求2所述的方法，所述提供用于获取所述设定参数、所述设定参数的参数值、以及所述设定指标的第一接口包括：

提供所述机器学习模型的数据处理流程图的图形化界面，其中，所述图形化界面中包括所述第一接口。

5.根据权利要求4所述的方法，所述图形化界面还包括用于获取逻辑代码的第二接口，其中，所述逻辑代码用于配置根据所述设定参数的参数值获取所述设定指标的方式；

所述方法还包括：

通过所述第二接口获取所述逻辑代码；

根据所述逻辑代码和所述设定参数的参数值，得到所述设定指标的指标值。

6.根据权利要求2所述的方法，所述提供用于获取所述设定参数、所述设定参数的参数值、以及所述设定指标的第一接口包括：

所述通过所述第一接口获取所述设定参数、所述设定参数的参数值和所述设定指标包括：

获取通过所述第一接口输入的指定命令行；其中，所述指定命令行用于调用记录服务，其中包括所述设定参数、所述设定参数的参数值和所述设定指标；

根据所述指定命令行获取所述设定参数、所述设定参数的参数值和所述设定指标。

7.根据权利要求1所述的方法，所述获取所述机器学习模型根据所述设定参数的参数值进行训练得到的所述设定指标的指标值包括：

响应于在所述机器学习模型的训练过程中读取所述设定参数的参数值的请求，提供所述设定参数的参数值，进行所述机器学习模型的训练；

获取所述机器学习模型根据所述设定参数的参数值进行训练得到的所述设定指标的指标值。

8.一种训练机器学习模型的装置，包括：

第一获取模块，用于获取预设的机器学习模型的设定参数、所述设定参数的参数值、及用于评估所述机器学习模型效果的设定指标；

第二获取模块，用于获取根据所述设定参数的参数值训练所述机器学习模型得到的所述设定指标的指标值；

图表生成模块，用于记录所述机器学习模型在至少一次训练过程中所述设定参数的参数值和设定指标的指标值，并生成反映所述设定参数的参数值与所述设定指标的指标值之间对应关系的图表。

9.一种包括至少一个计算装置和至少一个存储装置的系统，其中，所述至少一个存储装置用于存储指令，所述指令用于控制所述至少一个计算装置执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。