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摘要：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。
主权项：1.一种面向科研应用的自动机器学习实现方法，其特征在于，包括以下步骤：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；还包括以下步骤：当不明确科研数据关联与平台数据库中的数据的关联关系时，用户使用标注系统对该数据进行信息标注；标注内容包含：科研数据的应用领域、应用任务、数据样本格式一种或者多种；平台数据库基于科研数据的标签信息进行分析，对具有相同标签内容的科研数据进行关联；当明确科研数据关联与平台数据库中的数据的关联关系时，用户使用关联系统直接创建多个科研数据间的关联关系；所述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，包括：通过深度学习方法，提取描述或图片中存在的数据实体信息，分析出包含数据实体信息的数据集集合、模型集合加入检索表单中；通过语义理解，分析需求中所需完成的任务，从而构建出完整的规范化检索表单；其中，规范化的检索表单包含如下内容：数据集集合、模型集合、算法集合、论文集合、实验集合与解决的任务；通过该规范化检索表单对平台数据库中存在的解决方案进行检索。
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百度查询： 华南理工大学 面向科研应用的自动机器学习实现方法、平台及装置
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