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公开(公告)号:CN113919797A
公开(公告)日:2022-01-11
申请号:CN202111028723.9
申请日:2021-09-02
Applicant: 用友网络科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种人工智能业务生成方法、装置和计算机可读存储介质,其中,人工智能业务生成方法包括:获取预设通用算法模型;确定与通用算法模型对应的业务数据集;在业务数据集中确定进行训练的训练数据;根据训练数据和预设通用算法模型,生成评价数据;接收与评价数据对应的生成指令;根据生成指令生成人工智能业务。根据本发明的技术方案,在整个过程中使用人员无代码编辑的过程,模型训练简单,极大的降低了使用人员的专业要求,同时利用预设通用算法模型,极大的提高了算法模型复用性和通用性。
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公开(公告)号:CN117472544A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311597399.1
申请日:2023-11-27
Applicant: 用友网络科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种模型编排方法、系统、设备及储存介质,所述方法包括:调用首个节点;判断调用节点是否成功;当调用失败时,模型编排服务进入异常状态;当调用成功时,开始执行首个节点,并发布所述节点的调用状态事件;判断节点执行是否成功;当节点执行失败时,模型编排进入异常状态;当节点执行成功时,判断所述节点是否是尾节点;当所述节点是尾节点时,判断所有尾节点是否执行完毕;当未执行完毕则进入等待状态;以及,当所述节点不是尾节点时,判断是否有前置节点未执行;当没有前置节点未执行时,继续请求下一个节点;当有前置节点未执行时,等待前置节点执行完毕。通过本公开的处理方案,提高了模型管理的效率,提高了模型管理的效率。
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公开(公告)号:CN115469836A
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN202211051946.1
申请日:2022-08-31
Applicant: 用友网络科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种数据模型的开发方法、开发系统和可读存储介质。数据模型的开发方法包括:根据用户输入的数据获取指令,获取原始数据集;根据原始数据集的数据类型,在多个特征工程中确定目标特征工程,多个特征工程为预设的特征工程;根据目标特征工程,对原始数据集进行数据处理,以得到目标数据集;根据目标数据集,建立目标数据模型,并通过目标数据集训练目标数据模型。
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公开(公告)号:CN115438730A
公开(公告)日:2022-12-06
申请号:CN202211061420.1
申请日:2022-08-31
Applicant: 用友网络科技股份有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06F16/215 , G06F16/25 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供了一种目标数据的分类方法、装置、可读存储介质及电子设备,目标数据的分类方法包括:获取目标数据集合,目标数据集合内包括同一数据格式的多个目标数据,目标数据的数据格式包括结构化数据格式、图片数据格式以及文本数据格式中的任一种;根据数据格式确定目标数据的第一处理方式;根据第一处理方式对目标数据进行第一处理,得到第一处理数据;根据目标数据的数据类别,将多个第一处理数据分类为多个数据集。
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公开(公告)号:CN112328236A
公开(公告)日:2021-02-05
申请号:CN202011337071.2
申请日:2020-11-25
Applicant: 用友网络科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种模型构建方法、系统、电子设备和可读存储介质。模型构建方法采用可视化的向导式用户界面进行交互,模型构建方法包括:导入数据,对数据进行第一处理,得到数据集;获取目标算法;采用数据集对目标算法进行训练,得到目标模型;对目标模型进行模型封装。本发明采用可视化的向导式用户界面,基于固定流程的向导式交互,针对起步晚,基础差的传统行业用户,更为简洁和友好。
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公开(公告)号:CN113919797B
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202111028723.9
申请日:2021-09-02
Applicant: 用友网络科技股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出了一种人工智能业务生成方法、装置和计算机可读存储介质,其中,人工智能业务生成方法包括:获取预设通用算法模型;确定与通用算法模型对应的业务数据集;在业务数据集中确定进行训练的训练数据;根据训练数据和预设通用算法模型,生成评价数据;接收与评价数据对应的生成指令;根据生成指令生成人工智能业务。根据本发明的技术方案,在整个过程中使用人员无代码编辑的过程,模型训练简单,极大的降低了使用人员的专业要求,同时利用预设通用算法模型,极大的提高了算法模型复用性和通用性。
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