本发明属于大数据机器学习领域,具体涉及了一种自动机器学习的超参数寻优优化系统和方法,旨在解决现有的机器学习方法难以支撑数据模态多样化,规模巨大化进行超参数调优的问题.本发明包括:根据现有超参数数据构建超参数初始空间;按照预设的学习目标任务定义超参数自适应选择策略函数,从超参数初始空间筛选出满足所述学习目标任务...
1.本发明属于大数据自动机器学习领域,具体涉及了一种自动机器学习的超参数自适应寻优优化系统和方法。 背景技术: 2.自动机器自动学习作为新一代人工智能前沿研究热点,与传统机器学习方法相比,从系统认知学角度,按照特定学习任务,自动从多模态大数据中获得高保真系统机理模型。这些优势使得自动机器学习成为推动人工智能走向多...
本发明属于大数据机器学习领域,具体涉及了一种自动机器学习的超参数寻优优化系统和方法,旨在解决现有的机器学习方法难以支撑数据模态多样化,规模巨大化进行超参数调优的问题.本发明包括:根据现有超参数数据构建超参数初始空间;按照预设的学习目标任务定义超参数自适应选择策略函数,从超参数初始空间筛选出满足所述学习目标任务...