[发明专利]基于kubernetes的自动机器学习方法及系统在审
| 申请号： | 202110213131.8 | 申请日： | 2021-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN113011559A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 孙显;刁文辉;付琨;赵良瑾;刘文杰;李霁豪;汪勇 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 周天宇 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于kubernetes的自动机器学习方法及系统，方法包括：搭建含有至少两个机器的自动机器学习系统；设置自动机器学习系统的优化目标函数及超参数极值约束条件；根据查找的超参数搜索算法将满足超参数极值约束条件的值代入优化目标函数，得到随机超参数；获取至少两组待处理任务的实验数据，将每组实验数据分配到不同的机器上进行训练，直到达到极值，其中，每组实验数据的训练使用不同的随机超参数；收集不同机器的训练结果，根据训练结果判断得到自动机器学习系统的最优参数配置。通过本发明的自动机器学习方法及系统，可以实现最优实验超参数自动生成和选择，提高了调参效率，降低了现有机器学习环境下算法工程师繁重的调参负担。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 kubernetes 自动 机器 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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