[发明专利]一种自动建模方法、系统、计算设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202010430578.6 申请日: 2020-05-20
公开(公告)号: CN113705822A 公开(公告)日: 2021-11-26
发明(设计)人: 王成;李楠 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: G06N20/00 分类号: G06N20/00
代理公司: 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 代理人: 张爱;刘戈
地址: 英属开曼群岛大开*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 一种 自动 建模 方法 系统 计算 设备 存储 介质
【说明书】:

本申请实施例提供一种自动建模方法、系统、计算设备及存储介质。在本申请实施例中,提供建模界面,基于建模界面,获取用于建模的数据;根据数据以及预置建模方式进行建模,生成对应的模型;并根据模型以及输入数据,确定模型的输出结果,并展示该输出结果。使得用户无需自己去创建模型或者模型算法,通过该建模界面即可帮助用户自动地且快速地创建模型,并根据模型的输入数据,确定输出结果,一次性地帮助用户完成建模以及模型的预测,大大地增加了用户的体验感受,特别是对于模型的构建不太了解的用户是非常友好的。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种自动建模方法、系统、计算设备及存储介质。

背景技术

伴随着计算机技术以及互网络的快速发展,计算机的应用范围变得越来越广泛,越来越深入人们的日常生活,也正逐渐向信息的智能化方向迈步前进。其中,机器学习是使得计算机上的应用程序越来越智能的主要原因。

机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,特别是可以通过机器学习进行算法建模来进行预测等,但是机器学习是一门很复杂的学科,通过机器学习来构建算法对于不懂算法的用户来说是很困难的。

发明内容

本申请的多个方面提供一种自动建模方法、系统、计算设备及存储介质,用以能够帮助用户自动且快速地进行建模,并通过建模后的模型进行预测。

本申请实施例提供一种自动建模方法,包括:提供建模界面,基于所述建模界面,获取用于建模的数据;根据所述数据以及预置建模方式进行建模,生成对应的模型;获取所述模型对应的输入数据,并根据所述模型,确定模型的输出结果,并展示所述模型的输出结果。

本申请实施例还提供一种自动建模方法,包括:提供建模界面,在所述建模界面展示了数据选择区域、建模区域以及建模结果区域;在所述数据选择区域上,响应于数据的选择操作以及数据的获取操作,获取用于建模的数据;在所述建模区域上,响应于建模的运行操作,根据所述数据以及预置建模方式进行建模,生成对应的模型;获取所述模型对应的输入数据,并根据所述模型,确定模型的输出结果,并在所述建模结果区域上,展示所述模型输出结果。

申请实施例还提供一种自动建模方法,包括:接收数据的来源,根据所述来源获取用于建模的数据;根据所述数据以及预置建模方式进行建模,生成对应的模型;接收所述模型对应的输入数据,并根据所述模型,确定模型的输出结果,并发送所述输出结果至展示端,以进行展示。

申请实施例还提供一种自动建模系统,包括:第一设备以及第二设备;所述第一设备,用于提供建模界面,在所述建模界面,响应于数据的获取操作,向所述第二设备发送获取请求;所述第二设备,用于响应于所述获取请求,获取用于建模的数据;根据所述数据以及预置建模方式进行建模,生成对应的模型;接收第一设备发送的所述模型对应的输入数据,并根据所述模型,确定模型的输出结果,并将所述输出结果发送至所述第一设备进行展示。

本申请实施例还提供一种计算设备,包括:存储器以及处理器;所述存储器,用于存储计算机程序;所述处理器,用于执行所述计算机程序,以用于:提供建模界面,基于所述建模界面,获取用于建模的数据;根据所述数据以及预置建模方式进行建模,生成对应的模型;获取所述模型对应的输入数据,并根据所述模型,确定模型的输出结果,并展示所述模型的输出结果。

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