基于机器学习的应用智能实现方法及系统与流程

本发明涉及应用智能，尤其涉及基于机器学习的应用智能实现方法及系统。

背景技术：

1、在当今技术快速发展的时代，机器学习已经成为人工智能领域的核心技术之一。其在数据分析、模式识别和预测建模等方面展现出巨大潜力。然而，现有的机器学习应用在实际问题解决中仍面临一些挑战，例如模型泛化能力不足、数据预处理繁琐以及算法适应性有限等问题；因此我们提出基于机器学习的应用智能实现方法及系统来解决这个问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有的机器学习模型泛化能力不足、数据预处理繁琐以及算法适应性有限的缺点，而提出的基于机器学习的应用智能实现方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、基于机器学习的应用智能实现方法，包括如下步骤：

4、s1、确立目标：确立一个应用智能模型的学习目标；

5、s2、数据获取：从外部资源库中获取广泛的数据资源；

6、s3、数据处理：对获取的数据资源进行清洗、归一化、特征提取和选择；

7、s4、模型选择：根据数据集特性和目标任务自动推荐最合适的模型或模型组合；

8、s5、模型优化：通过持续学习，使得模型在部署后继续从新数据中获取信息，不断优化性能。

9、优选的，所述s1中，确立一个应用智能模型的学习目标时，学习目标需要具体明确可衡量，指出模型需要达成的具体任务或解决的问题，这有助于指导模型训练和评估的过程，并确保结果符合预期，且需要考虑可实现性，避免资源浪费，学习目标应与业务需求或研究问题紧密相关，确保模型的成果能够在实际中发挥作用：随着数据的变化和技术的发展，学习目标可能需要调整。设置目标时应考虑其灵活性，以适应未来可能的变化，在设定学习目标时，还需要考虑可用的资源，包括数据、计算能力、人员和资金等，以确保目标可以在现有资源范围内实现。

10、优选的，所述s2中，数据获取依靠公开数据集、网络爬虫、api获取、传感器和网络用户等方式获取。

11、优选的，所述s3中，包括如下步骤：

12、s31、数据整合：将获取的学习数据进行整合；

13、s32、数据清洗：处理缺失值、去除重复记录、纠正错误和异常值，以提高数据质量；

14、s33、数据转换：将数据转换为模型所需的格式，可能包括单位转换、日期格式统一、文本编码等；

15、s34、特征提取：从原始数据中提取出对预测任务有帮助的特征；

16、s35、特征选择：选择最相关和最有影响力的特征用于训练，以减少维度并提高模型性能；

17、s36、数据分割：将数据集分割为训练集、验证集和测试集，以便在不同阶段评估模型的性能；

18、s37、数据标准化：对数据标准化处理使数据具有统一的尺度。

19、优选的，所述s4中，在进行模型选择时需要注意泛用性、算法适应性、数据处理繁琐程度、灵活性、可靠性和可维护性，其中泛用性确保模型能在未见过的数据上表现良好、避免过拟合，灵活性保证模型在后期方便进行扩展和修改的模型、以便在未来可以适应变化的环境和需求，可靠性可降低使用风险，可维护性代表模型后期维护成本和更新难度、尤其是在数据不断变化的场景中，算法适应性和数据处理繁琐程度应与计算性能相匹配。

20、优选的，所述s5中，包括如下步骤：

21、s51、参数隔离：将不同任务的参数集分隔开，减少了学习新任务时对旧任务知识的干扰；

22、s52、增量学习：从动态数据分布中学习，不断学习的过程中积累和更新知识；

23、s53、元学习：训练模型学会如何快速适应新任务；

24、s54、迁移学习：在一个任务上学到的知识来帮助其他相关任务的学习，从而提高整体的学习效率和性能；

25、s55、持续评估和反馈：定期评估模型在旧任务上的表现，并根据反馈调整学习策略，以确保模型不会忘记旧知识。

26、优选的，所述s5中，使用交叉验证来更准确地估计模型性能，并减少过拟合的风险。

27、本发明还提供了基于机器学习的应用智能实现系统，包括：

28、数据获取模块，用于获取学习资源；

29、中央处理器，用于对学习数据进行处理并根据处理结构选择模型；

30、数据传输模块，用于将学习资源传递至中央处理器，所述数据传输模块与所述数据获取模块和中央处理器模块；

31、反馈模块，用于对智能模型进行反馈和优化。

32、优选的，中央处理器包括数据接收单元、数据预处理单元、数据整理单元、数据分析单元和决策单元，所述数据接收单元用于接收学习资源数据，所述数据预处理单元用于对学习数据进行整合、清洗和转换，所述数据整理单元用于对数据进行特征提取选择、分割和标准化，所述数据分析单元用于对整理好的学习数据进行分析，所述决策单元用于根据数据学习结果选择合适的模型或模型组合。

33、与现有技术相比，本发明中提供了基于机器学习的应用智能实现方法及系统，具备以下有益效果：

34、(1)通过首先确立一个应用智能模型的学习目标，该学习目标需要具体明确可衡量，指出模型需要达成的具体任务或解决的问题，这有助于指导模型训练和评估的过程，并确保结果符合预期，且需要考虑可实现性，避免资源浪费，学习目标应与业务需求或研究问题紧密相关，确保模型的成果能够在实际中发挥作用：随着数据的变化和技术的发展，学习目标可能需要调整。设置目标时应考虑其灵活性，以适应未来可能的变化，在设定学习目标时，还需要考虑可用的资源，包括数据、计算能力、人员和资金等，以确保目标可以在现有资源范围内实现；

35、(2)通过依靠公开数据集、网络爬虫、api获取、传感器和网络用户等方式获取学习数据，然后对将获取的学习数据进行整合，处理缺失值、去除重复记录、纠正错误和异常值，以提高数据质量，将数据转换为模型所需的格式，可能包括单位转换、日期格式统一、文本编码等，从原始数据中提取出对预测任务有帮助的特征，选择最相关和最有影响力的特征用于训练，以减少维度并提高模型性能，将数据集分割为训练集、验证集和测试集，以便在不同阶段评估模型的性能，对数据标准化处理使数据具有统一的尺度，然后根据数据学习结构旋转合适的模型或模型组合；

36、(3)通过持续学习，使得模型在部署后继续从新数据中获取信息，不断优化性能，将不同任务的参数集分隔开，减少了学习新任务时对旧任务知识的干扰，从动态数据分布中学习，不断学习的过程中积累和更新知识，训练模型学会如何快速适应新任务，在一个任务上学到的知识来帮助其他相关任务的学习，从而提高整体的学习效率和性能，定期评估模型在旧任务上的表现，并根据反馈调整学习策略，以确保模型不会忘记旧知识，并使用交叉验证来更准确地估计模型性能，并减少过拟合的风险。

37、本发明设计合理，自动化程度高，降低了对用户在数据科学和机器学习方面技能的要求，通过智能优化模型及其参数，显著提高了学习任务的准确率和效率，集成学习模块进一步增强了系统的泛化能力，适用于更广泛的应用场景，用户交互界面直观易用，促进了非专业用户的广泛参与和应用推广，通过持续学习确保了系统的持续学习和性能提升，适应动态变化的数据分布。