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公开(公告)号:CN114528477B
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202210023585.3
申请日:2022-01-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/28 , G06F16/36 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向科研应用的自动机器学习实现方法、平台及装置,其中方法包括:获取用户输入的科研数据,根据科研数据和预设构建的关系图谱生成解决方案;根据解决方案,利用深度学习方法对用户需求进行智能分析,生成规范化的检索表单;基于用户对各科研数据的操作信息,为用户提供个性化的数据推荐服务;结合拖拽式编程与代码编程构建可视化算子,通过可视化算子构建实验的算法流程图,以实现可视化编程与展示;其中,关系图谱通过标签系统与关联系统构建获得。本发明打破了现有机器学习平台中存在的数据壁垒,有效地提升科研数据的利用率,降低科研人员之间的沟通成本,可广泛应用于机器学习平台技术领域。
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公开(公告)号:CN114528477A
公开(公告)日:2022-05-24
申请号:CN202210023585.3
申请日:2022-01-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/28 , G06F16/36 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向科研应用的自动机器学习实现方法、平台及装置,其中方法包括:获取用户输入的科研数据,根据科研数据和预设构建的关系图谱生成解决方案;根据解决方案,利用深度学习方法对用户需求进行智能分析,生成规范化的检索表单;基于用户对各科研数据的操作信息,为用户提供个性化的数据推荐服务;结合拖拽式编程与代码编程构建可视化算子,通过可视化算子构建实验的算法流程图,以实现可视化编程与展示;其中,关系图谱通过标签系统与关联系统构建获得。本发明打破了现有机器学习平台中存在的数据壁垒,有效地提升科研数据的利用率,降低科研人员之间的沟通成本,可广泛应用于机器学习平台技术领域。
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