[发明专利]一种模型在线监控方法及系统有效
| 申请号： | 201910245283.9 | 申请日： | 2019-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN109978062B | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 李明;王清臣 | 申请（专利权）人： | 北京九章云极科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 11243 北京银龙知识产权代理有限公司 | 代理人： | 许静;胡影 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种模型在线监控方法及系统，属于大数据技术领域，其中一种方法包括：基于当前模型服务获取实时业务数据；基于所述实时业务数据重新训练算法模型；将所述重新训练的算法模型与所述当前模型服务对应的当前在线模型进行比对；基于比对结果调整所述当前模型服务；重复执行上述步骤，以对当前在线模型进行实时监控。本发明实施例，基于更新的业务数据不断训练新的算法模型，并将重新训练的算法模型与当前在线模型进行比对，基于比对结果调整所述当前模型服务，从而不断优化模型服务，保证模型服务的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 算法模型 在线模型 实时业务数据 比对结果 在线监控 比对 服务 服务获取 实时监控 训练算法 业务数据 优化模型 重复执行 大数据 更新 保证 | ||
【主权项】：
1.一种模型在线监控方法，其特征在于，应用于数据分析系统，所述方法包括：/n基于当前模型服务获取实时业务数据；/n基于所述实时业务数据重新训练算法模型；/n将所述重新训练的算法模型与所述当前模型服务对应的当前在线模型进行比对；/n基于比对结果调整所述当前模型服务；/n重复执行上述步骤，以对当前在线模型进行实时监控；/n所述基于当前模型服务获取实时业务数据的步骤之前，还包括：/n根据实际业务需求，基于历史数据训练得到原始算法模型，并将所述原始算法模型上线发布为模型服务；所述实际业务需求包括得到预测目标值、聚类结果、异常检测结果、语义分析结果中的至少之一；/n所述方法还包括：基于接收到的用户选择下线当前在线模型的指令，关闭所述当前模型服务，终止对当前在线模型的监控。/n
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