CN109272119A - 一种基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于机器学习算法的面向用户型人工智能系统平台，该系统平台主要包括用户UI模块，内部数据库，机器学习模型训练模块，机器学习服务模块，实时事件收集模块五个模块。用户UI模块用于传递请求与接收结果，内部数据库用于存储系统平台内部数据以及用户导入数据，机器学习模型训练模块主要用于训练模型，机器学习服务模块主要用于接收用户请求并反馈结果，实时事件收集系统主要用于收集实时事件，并执行相应操作。本发明的系统能够为包括销售额预测，产品推荐等许多方面提供人工智能服务，为用户提供科学的预测。

Description

一种基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台

技术领域

本发明涉及人工智能的应用领域，具体涉及一种基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台。

背景技术

人工智能的兴起冲击了许多行业，对于人工智能的应用，在许多方面，其展现了优异的效果。对于一个模型的构建，需要技术人员首先获取一份不错的数据，然后对数据进行清洗处理，该过程也是十分复杂与重要的，甚至在某种程度决定了模型的优良性。随后对模型的训练需要调参等工作，从而实现一个不错的模型。而对于一般用户来说，构建与使用一个模型的过程是复杂难懂的，这就需要一个平台来帮助用户完成某些技术上的工作，从而可以节省用户的时间，让用户方便地利用人工智能来服务自己。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台，具体技术方案如下：

一种基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台，其特征在于，该平台包括如下模块：

用户UI模块，该模块用于接收用户请求，将用户请求发送给机器学习服务模块，并接收所述的机器学习服务模块反馈的结果并显示；

内部数据库，该数据库通过平台提供的接口从外部导入用户的训练数据并存储；

机器学习模型训练模块，该模块用于存储各种机器学习模型的类型和相应的模型参数，并根据需要从所述的内部数据库中提取用户的训练数据，对训练数据进行处理后进行模型训练，并保存训练好的机器学习模型；

机器学习服务模块，该模块用于接收所述的用户UI模块发送的用户请求，并根据所述的用户请求通过平台提供的接口从外部导入用户的测试数据，并对数据进行处理，同时从所述的机器学习模型训练模块获取训练好的机器学习模型，并将所述的测试数据代入所述的机器学习模型中，获得预测结果后发送给所述的用户UI模块；

实时事件收集模块，该模块用于实时监测机器学习模型训练过程中的用户训练数据，当用户的训练数据发生改变时，控制所述的内部数据库导入最新的训练数据，并控制机器学习模型训练模块对最新的训练数据进行处理和模型训练。

进一步地，所述的机器学习模型训练模块和机器学习服务模块对数据的处理包括选择需要one-hot的数据，自动处理日期数据以及对数据进行归一化。

进一步地，所述的各种机器学习模型的类型包括梯度提升树、随机森林、线性回归、决策树、朴素贝叶斯和神经网络。

进一步地，所述的用户UI模块包括数据导入、数据预览、模型构建和模型使用。

进一步地，所述的机器学习服务模块包括的类型有预测模型、推荐系统、异常发现和相似度模型。

本发明的有益效果如下：

本发明的基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台很好地将人工智能工业化所涉及到的数据、算法和应用集成在一起，用户在使用本发明系统平台时，只需导入数据并作简单操作，即可把人工智能应用到自己所需要的场景中，其中的算法选择、数据处理、参数选择等均由平台自动完成，无需用户参与，该平台操作简单，为用户友好型平台，能够为销售额预测、产品推荐等许多方面提供人工智能服务，为用户提供科学的预测。

附图说明

图1为本发明的基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台的架构示意图。

具体实施方式

下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，一种基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台，其特征在于，该平台包括如下模块：

用户UI模块，该模块用于接收用户请求，将用户请求发送给机器学习服务模块，并接收所述的机器学习服务模块反馈的结果并显示；

内部数据库，该数据库通过平台提供的接口从外部导入用户的训练数据并存储；

机器学习模型训练模块，该模块用于存储各种机器学习模型的类型和相应的模型参数，并根据需要从所述的内部数据库中提取用户的训练数据，对训练数据进行处理后进行模型训练，并保存训练好的机器学习模型；

机器学习服务模块，该模块用于接收所述的用户UI模块发送的用户请求，并根据所述的用户请求通过平台提供的接口从外部导入用户的测试数据，并对数据进行处理，同时从所述的机器学习模型训练模块获取训练好的机器学习模型，并将所述的测试数据代入所述的机器学习模型中，获得预测结果后发送给所述的用户UI模块；

实时事件收集模块，该模块用于实时监测机器学习模型训练过程中的用户训练数据，当用户的训练数据发生改变时，控制所述的内部数据库导入最新的训练数据，并控制机器学习模型训练模块对最新的训练数据进行处理和模型训练。

优选地，所述的机器学习模型训练模块和机器学习服务模块对数据的处理包括选择需要one-hot的数据，自动处理日期数据以及对数据进行归一化。

优选地，所述的各种机器学习模型的类型包括梯度提升树、随机森林、线性回归、决策树、朴素贝叶斯和神经网络。

优选地，所述的用户UI模块主要包括数据导入、数据预览、模型构建和模型使用。

优选地，所述的机器学习服务模块包括的类型有预测模型、推荐系统、异常发现和相似度模型。

用户在使用本发明的平台时，在训练阶段，通过用户UI模块对机器学习服务模块发起请求，并将机器学习模型训练数据通过平台提供的端口导入内部数据库，机器学习模型训练模块从内部数据库中提取数据，进行数据自动化处理，并训练用户构建的模型，完成后向机器学习服务模块提供训练好的算法模型；在模型训练的过程中，实时事件收集模块会实时监测用户的训练数据，当有改变时，会控制内部数据库导入最新的训练数据，并控制机器学习模型训练模块对最新的训练数据进行处理和模型训练。

在测试阶段，用户通过用户UI模块对机器学习服务模块发起请求，并将测试数据通过平台提供的端口导入机器学习服务模块，机器学习服务模块从机器学习模型训练模块调取训练好的机器学习模型，并对数据进行预测，将预测结果反馈给用户UI模块，由用户UI模块显示给用户。

本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台，其特征在于，该平台包括如下模块：

用户UI模块，该模块用于接收用户请求，将用户请求发送给机器学习服务模块，并接收所述的机器学习服务模块反馈的结果并显示；

内部数据库，该数据库通过平台提供的接口从外部导入用户的训练数据并存储；

机器学习模型训练模块，该模块用于存储各种机器学习模型的类型和相应的模型参数，并根据需要从所述的内部数据库中提取用户的训练数据，对训练数据进行处理后进行模型训练，并保存训练好的机器学习模型。

机器学习服务模块，该模块用于接收所述的用户UI模块发送的用户请求，并根据所述的用户请求通过平台提供的接口从外部导入用户的测试数据，并对数据进行处理，同时从所述的机器学习模型训练模块获取训练好的机器学习模型，并将所述的测试数据代入所述的机器学习模型中，获得预测结果后发送给所述的用户UI模块；

实时事件收集模块，该模块用于实时监测机器学习模型训练过程中的用户训练数据，当用户的训练数据发生改变时，控制所述的内部数据库导入最新的训练数据，并控制机器学习模型训练模块对最新的训练数据进行处理和模型训练。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台，其特征在于，所述的机器学习模型训练模块和机器学习服务模块对数据的处理包括选择需要one-hot的数据，自动处理日期数据以及对数据进行归一化。

3.根据权利要求1所述的基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台，其特征在于，所述的各种机器学习模型的类型包括梯度提升树、随机森林、线性回归、决策树、朴素贝叶斯和神经网络。

4.根据权利要求1所述的基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台，其特征在于，所述的用户UI模块包括数据导入、数据预览、模型构建和模型使用。

5.根据权利要求1所述的基于机器学习模型的面向用户型人工智能系统平台，其特征在于，所述的机器学习服务模块包括的类型有预测模型、推荐系统、异常发现和相似度模型。