[发明专利]多分类模型自学习在线更新方法、系统及装置在审
申请号: | 202010922752.9 | 申请日: | 2020-09-04 |
公开(公告)号: | CN112036579A | 公开(公告)日: | 2020-12-04 |
发明(设计)人: | 李弦;阮晓雯;徐亮 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06N20/00 | 分类号: | G06N20/00;G06K9/62 |
代理公司: | 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 | 代理人: | 袁文婷;张娓娓 |
地址: | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明涉及人工智能,提供一种多分类模型自学习在线更新方法,包括:根据预设统计周期对待更新模型的预测性能进行监测统计,并将各统计周期内的预测性能统计结果存入统计数据库;使用预设的触发机制对所述统计数据库内的数据进行检查,以判断所述待更新模型是否需要进行在线更新;若所述待更新模型需要进行在线更新,则获取线上新产生数据,并根据所述新产生数据对待更新模型的训练数据进行更新;使用更新后训练数据对所述待更新模型进行更新训练,以获得更新后的多分类模型。本发明还涉及区块链技术,统计数据库存储于区块链中。本发明提供技术方案既能够解决现有的多分类模型随时时间的推移,预测精度显著降低,且不能实现自动更新的问题。 | ||
搜索关键词: | 分类 模型 自学习 在线 更新 方法 系统 装置 | ||
【主权项】:
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