[发明专利]利用机器学习模型执行预测的方法及装置在审
| 申请号： | 201810397572.6 | 申请日： | 2018-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110414690A | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 舒程珣;涂威威;陈雨强;戴文渊;杨强 | 申请（专利权）人： | 第四范式（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N99/00 | 分类号： | G06N99/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人： | 朱志玲;李燕华 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区上*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提供了一种利用机器学习模型执行训练的方法及装置。所述方法包括：获取将针对其执行预测的当前数据记录；获取第一机器学习模型针对所述当前数据记录所涉及的一系列连续数据记录执行预测的过程中所产生的内部状态，以用作与所述当前数据记录相应的序列特征，其中，第一机器学习模型具有循环结构，所述一系列连续数据记录包括在所述当前数据记录之前连续出现的在先数据记录，或者，所述一系列连续数据记录包括在所述当前数据记录之前连续出现的在先数据记录连同所述当前数据记录；产生与所述当前数据记录相应的预测样本，其中，所述序列特征被用作所述预测样本所包括的特征之一；利用第二机器学习模型针对预测样本提供关于预测目标的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 数据记录 机器学习模型 预测 连续数据 序列特征 记录 样本 内部状态 循环结构 样本提供 预测结果 预测目标 装置提供 | ||
【主权项】：
1.一种利用机器学习模型执行预测的方法，包括：获取将针对其执行预测的当前数据记录；获取第一机器学习模型针对所述当前数据记录所涉及的一系列连续数据记录执行预测的过程中所产生的内部状态，以用作与所述当前数据记录相应的序列特征，其中，第一机器学习模型具有循环结构，所述一系列连续数据记录包括在所述当前数据记录之前连续出现的在先数据记录，或者，所述一系列连续数据记录包括在所述当前数据记录之前连续出现的在先数据记录连同所述当前数据记录；产生与所述当前数据记录相应的预测样本，其中，所述序列特征被用作所述预测样本所包括的特征之一；以及利用第二机器学习模型针对预测样本来提供关于预测目标的预测结果。
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