[发明专利]用于训练模型的方法和装置在审
| 申请号： | 201811157474.1 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN109325541A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 李文峰;陈诗妮;宝腾飞 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了用于训练模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取配置文件，其中，配置文件包括数据集标识、机器学习框架标识、机器学习算法标识和参数信息；从数据集标识所指示的数据集中选取数据作为训练数据，生成训练数据集；从预置的机器学习框架集合中选取机器学习框架标识所指示的机器学习框架作为目标机器学习框架；在目标机器学习框架下，利用机器学习算法标识所指示的机器学习算法和参数信息所指示的参数，基于训练数据集和训练数据集中的训练数据所关联的标签，训练得到分类模型。该实施方式可以使用户根据实际需要选择不同的机器学习框架和相应的机器学习算法、参数，扩展了模型训练的适用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习 机器学习算法 训练数据 方法和装置 训练数据集 参数信息 目标机器 配置文件 训练模型 数据集 分类模型 模型训练 数据集中 预置 标签 集合 关联 学习 申请 | ||
【主权项】：
1.一种用于训练模型的方法，包括：获取配置文件，其中，所述配置文件包括数据集标识、机器学习框架标识、机器学习算法标识和参数信息；从所述数据集标识所指示的数据集中选取数据作为训练数据，生成训练数据集，其中，所述数据集中的数据预先关联标签；从预置的机器学习框架集合中选取所述机器学习框架标识所指示的机器学习框架作为目标机器学习框架；在所述目标机器学习框架下，利用所述机器学习算法标识所指示的机器学习算法和所述参数信息所指示的参数，基于训练数据集和训练数据集中的训练数据所关联的标签，训练得到分类模型。
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