[发明专利]一种机器学习模型的可视化生成方法及设备

说明书

本发明公开了一种机器学习模型的可视化生成方法及设备，通过在显示装置上展示至少一个节点组件，节点组件与组成机器学习模型的算子一一对应；响应用户对于节点组件的拖拽指令，将节点组件移动到显示装置的视图窗口内，生成选定节点组件；响应用户的选择操作，判断用户选择的连接模式，根据连接模式判断选定节点组件与其他选定节点组件是否对应，若对应，则生成连接组件并通过连接组件连接对应的至少两个选定节点组件，以获得流程视图；根据流程视图生成机器学习模型。通过应用本申请的技术方案，使用户无需深入理解算法原理和技术细节，即可实现全流程、端到端的模型构建，免去编码定义建模的过程，将开发模型到应用的周期大大缩短。

技术领域

本发明涉及计算机建模领域，特别是指一种机器学习模型的可视化生成方法及设备。

背景技术

当今社会正处在人工智能取得突破性进展的时代，伴随着人工智能的再次兴起，机器学习这个名词也进入了公众的视野，它成为当前解决很多人工智能问题的核心基石。简单来说：机器学习就是用计算机程序模拟人的学习能力，从实际例子中学习得到知识和经验。机器学习是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现方法。它从样本数据中学习得到知识和规律，然后用于实际的推断和决策。它和普通程序的一个显著区别是需要样本数据，是一种数据驱动的方法。所以，如何通过算子产生合适的模型这一个建模流程是机器学习技术的关键。而如何快速有效的生成一套机器学习模型则为本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种机器学习模型的可视化生成方法及设备，用以解决如何快速有效的生成一套机器学习模型。

基于上述目的，一方面，本发明提供了一种机器学习模型的可视化生成方法，包括：

在显示装置上展示至少一个节点组件，所述节点组件与组成机器学习模型的算子一一对应；

响应用户对于所述节点组件的拖拽指令，将所述节点组件移动到所述显示装置的视图窗口内，生成选定节点组件；

响应用户的选择操作，判断用户选择的连接模式，根据所述连接模式判断所述选定节点组件与其他选定节点组件是否对应，若对应，则生成连接组件并通过所述连接组件连接对应的至少两个所述选定节点组件，以获得流程视图；

根据所述流程视图生成机器学习模型。

在一些实施方式中，所述节点组件包括输入数据规格及输出数据规格；

所述判断用户选择的连接模式，根据所述连接模式判断所述选定节点组件与其他选定节点组件是否对应，具体包括：

响应用户选择的自动连接操作指令，根据用户选择所述节点组件的顺序，确定前一选定节点组件的输出数据规格，检测后一选定节点组件的输入数据规格；若所述前一选定节点组件的输出数据规格与所述后一选定节点组件的输入数据规格不对应，则继续按照所述顺序检测后续选定节点组件；当所述前一选定节点组件的输出数据规格与所有其他选定节点组件的输入数据规格都不对应时，生成提示说明并在所述显示装置上展示；

或

以连接组件的形式响应用户对于所述选定节点组件的连接指令，确定用户连接指令终点对应的待连接节点组件，确定所述待连接节点组件的输入数据规格，检测所述选定节点组件的输出数据规格与所述待连接节点组件的输入数据规格是否对应，若不对应，生成提示说明并在所述显示装置上展示。

在一些实施方式中，所述在显示装置上展示至少一个节点组件，具体包括：

获取所有所述节点组件的功能，根据所述功能对所述节点组件进行分类，并根据树形分类法对所述节点组件进行规整，生成分类表并于所述显示装置上的特定区域进行展示。

在一些实施方式中，所述以获得流程视图之前，还包括：