[发明专利]用于管理机器学习模型的计算机实现的方法和计算设备有效
| 申请号： | 201780071956.2 | 申请日： | 2017-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN109983483B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | K.博纳维茨;D.拉梅奇 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 金玉洁 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本公开提供了用于基于本地记录的数据来管理和/或评估机器学习模型的系统和方法。在一个示例中，用户计算设备可以(例如，从服务器计算设备)获得机器学习模型，并且可以针对机器学习模型评估至少一个性能指标。具体地，可以相对于在用户计算设备处本地存储的数据来评估针对机器学习模型的至少一个性能指标。用户计算设备和/或服务器计算设备可以至少部分地基于至少一个性能指标来确定是否激活用户计算设备上的机器学习模型。在另一示例中，用户计算设备可以参照本地存储的数据评估多个机器学习模型。可以基于评估的性能指标来选择模型中的至少一个。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 管理 机器 学习 模型 计算机 实现 方法 计算 设备 | ||
【主权项】：
1.一种用于管理机器学习模型的计算机实现的方法，该方法包括：由用户计算设备获得多个机器学习模型；由用户计算设备针对多个机器学习模型中的每一个评估至少一个性能指标，其中，针对每个机器学习模型的至少一个性能指标是相对于在用户计算设备处本地存储的数据评估的；由用户计算设备至少部分地基于分别针对多个机器学习模型评估的性能指标，确定从多个机器学习模型中选择第一机器学习模型；由用户计算设备使用选择的第一机器学习模型来获得一个或多个预测；以及输出一个或多个预测。
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