[发明专利]数据处理系统及数据处理方法

说明书

一种数据处理方法，包含：产生机器学习参数，并取得参数储存代码；接收机器学习参数及参数储存代码，并依据参数储存代码，将机器学习参数储存到储存空间，当机器学习参数被更改时，产生事件通知；以及依据事件通知产生加载要求，加载要求用以要求更改后的机器学习参数；其中，在产生加载要求后，从参数储存代码对应的储存空间下载更改后的机器学习参数。

技术领域

本发明是关于一种处理系统，特别是关于一种数据处理系统及数据处理方法。

背景技术

一般而言，机器学习的数据训练步骤完成后，开发者需要手动的将参数汇出，并将参数放置在预测数据处理的程序可以存取得到的位置，才能够加载机器学习参数到机器学习模型中。当参数有异动的时候，需要再次手动汇出新的参数，并手动的停止预测数据处理程序，然后重载新的参数，才能作后续的数据预测，这方式对设计机器学习预测的系统相当的不方便。

因此，如何简化机器学习预测的处理流程，以快速且准确地处理更新或被调整过的参数，已成为本领域需解决的问题之一。

发明内容

为了解决上述的问题，本公开内容之一态样提供了一种数据处理系统，包含储存装置、机器学习训练模块、机器学习参数储存模块以及预测数据处理模块。储存装置用以提供储存空间。机器学习训练模块用以产生机器学习参数，并取得参数储存代码。其中，参数储存代码对应于储存空间。机器学习参数储存模块用以接收机器学习参数及参数储存代码，并依据参数储存代码，将机器学习参数储存到储存空间。当机器学习参数被更改时，机器学习参数储存模块传送事件通知。预测数据处理模块用以接收事件通知，依据事件通知传送加载要求，以向机器学习参数储存模块要求更改后的机器学习参数。其中，机器学习参数储存模块接收到加载要求后，从参数储存代码对应的储存空间下载更改后的机器学习参数，并传送更改后的机器学习参数到预测数据处理模块。

为了解决上述的问题，本公开内容之另一态样提供了一种数据处理方法，包含：产生机器学习参数，并取得参数储存代码；其中，参数储存代码对应于储存空间；接收机器学习参数及参数储存代码，并依据参数储存代码，将机器学习参数储存到储存空间，当机器学习参数被更改时，产生事件通知；以及依据事件通知产生加载要求，加载要求用以要求更改后的机器学习参数；其中，在产生加载要求后，从参数储存代码对应的储存空间下载更改后的机器学习参数。

由上述可知，藉由本案的数据处理系统及数据处理方法，预测数据处理模块与机器学习参数储存模块可以通过共享参数储存代码以得知机器学习参数对应的储存空间，并且在机器学习参数异动后，通过事件通知的机制，使预测数据处理模块重载异动后的新的或更改后的机器学习参数，以更新用以预测新的数据的机器学习参数，即使机器学习参数更新频繁，也能自动储存并加载最新版的机器学习参数，使预测数据处理模块使用最新版的机器学习参数进行后续应用，因此，藉由案的数据处理系统及数据处理方法可达到简化机器学习预测的处理流程的功效。

附图说明

图1是依照本发明一实施例绘示一种数据处理系统的框图。

图2是根据本发明之一实施例绘示一种数据处理方法的流程图。

图3是根据本发明之一实施例绘示一种数据处理方法的示意图。

具体实施方式

以下说明系为完成发明的较佳实现方式，其目的在于描述本发明的基本精神，但并不用以限定本发明。实际的发明内容必须参考之后的权利要求范围。

必须了解的是，使用于本说明书中的“包含”、“包括”等词，用以表示存在特定的技术特征、数值、方法步骤、作业处理、组件以及/或组件，但并不排除可加上更多的技术特征、数值、方法步骤、作业处理、组件、元件，或以上的任意组合。

权利要求中使用如“第一”、“第二”、“第三”等词用来修饰权利要求中的组件，并非用来表示之间具有优先权顺序，先行关系，或者是一个组件先于另一个组件，或者是执行方法步骤时的时间先后顺序，仅用来区别具有相同名字的组件。