申请/专利权人：逸思长天(南京)数字智能科技有限公司

申请日：2022-09-14

公开（公告）日：2023-01-24

公开（公告）号：CN115640859A

主分类号：G06N20/20

分类号：G06N20/20

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的撤回

法律状态：2023.11.14#发明专利申请公布后的撤回;2023.02.14#实质审查的生效;2023.01.24#公开

摘要：本发明涉及自动化机器学习技术领域，尤其涉及一种基于自动化机器学习的增强学习方法，包括机器学习模型自动化持续集成框架和四阶段增量强化学习的MLops框架，所述机器学习模型自动化持续集成框架包括数据预测标签管理、数据采样、自动化机器学习和模型集成与灰度发布，所述四阶段增量强化学习的MLops框架包括故障数据采样、AutoFE+AutoML自动建模、基于增量强化学习的模型集成和基于流量治理的模型灰度发布；该发明，通过设置的数据预测标签管理，能够根据一份数据集生成不停的探索场景，并对场景进行快速学习和辨别，提高学习效率。

主权项：1.一种基于自动化机器学习的增强学习方法，包括机器学习模型自动化持续集成框架和四阶段增量强化学习的MLops框架，其特征在于，所述机器学习模型自动化持续集成框架包括数据预测标签管理、数据采样、自动化机器学习和模型集成与灰度发布，所述四阶段增量强化学习的MLops框架包括故障数据采样、AutoFE+AutoML自动建模、基于增量强化学习的模型集成和基于流量治理的模型灰度发布。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 逸思长天(南京)数字智能科技有限公司 一种基于自动化机器学习的增强学习方法

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