[发明专利]形成机器学习应用系统的方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 202010006328.X | 申请日： | 2020-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN111242309A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 蒋如杰;黄启印;孙尚椿;张晓露;王琳;周俊 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京博雅睿泉专利代理事务所(特殊普通合伙) 11442 | 代理人： | 郭少晶 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 形成 机器 学习 应用 系统 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种形成机器学习应用系统的方法，其中，通过所述机器学习应用系统生成机器学习处理模型，所述方法包括：
获取用户对于机器学习应用系统的组件配置文件，其中，所述组件配置文件包括期望的组件及参数；
获取机器学习应用系统的依赖树；以及
基于所述组件配置文件和所述依赖树形成所述机器学习应用系统。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
预先准备所述组件，其中，所述组件具有规范化的标准接口。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，通过所述组件配置文件定义组件之间的依赖关系。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述组件之间是解耦的。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
通过修改组件配置文件来更换期望的组件中的至少一个组件。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述组件配置文件和所述依赖树形成所述机器学习应用系统包括：基于所述组件配置文件查找第一组件所依赖的至少一个第二组件和资源。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习处理模型是目标识别处理模型。
8.一种生成机器学习处理模型的方法，包括：
使用根据权利要求1所述的方法，形成机器学习应用系统；
获取训练数据；以及
将训练数据输入所述机器学习应用系统，以产生目标机器学习处理模型。
9.一种形成机器学习应用系统的装置，其中，通过所述机器学习应用系统生成机器学习处理模型，所述装置包括：
第一获取模块，获取用户对于机器学习应用系统的组件配置文件，其中，所述组件配置文件包括期望的组件及参数；
第二获取模块，获取机器学习应用系统的依赖树；以及
形成模块，基于所述组件配置文件和所述依赖树形成所述机器学习应用系统。
10.一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储可执行指令，当运行电子设备时，可执行指令控制处理器执行根据权利要求1-7中任何一项所述的方法。
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