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使用机器学习算法处理个人数据及其应用 

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申请/专利权人:维达数据方案公司

摘要:为了训练模型,需要训练数据。当个人数据随时间变化时,该训练数据可能会过时,从而消除了其在训练模型时的用处。实施例通过开发具有运行日志的数据库来处理该问题,该运行日志指定每个人的数据在当时如何变化。当摄取数据时,可能无法将其标准化。为了解决这个问题,实施例清理数据以确保摄取的数据字段被标准化。最后,训练模型和解决个人数据准确性所需的各种任务对于计算设备而言可能很快变得很麻烦。它们可能彼此冲突,并且在计算资源诸如处理器能力和内存容量方面的竞争效率低下。为了解决这些问题,使用了调度器来对涉及的各种任务进行排队。

主权项:1.一种用于对数据摄取和机器学习进行调度的系统,包括:包括处理器的计算设备;数据库;存储在所述计算设备上的队列;调度器,其在所述计算设备上实现,并且被配置为将完成作业的请求放置在所述队列上,所述请求包括用以完成数据摄取任务、训练任务和求解任务中的至少一个的指令;数据摄取过程,所述数据摄取过程在所述计算设备上实现,并且被配置为:i监视所述队列,并且ii当所述队列包括用于完成所述数据摄取任务的请求时,从数据源检索与人相关的数据并且将检索到的数据存储在所述数据库中;训练器过程,所述训练器过程在所述计算设备上实现,并且被配置为:i监视所述队列,并且ii当所述队列包括用于完成所述训练任务的请求时,使用所述数据库中的所述检索到的数据和在所述检索到的数据中的针对特定属性的值被验证为准确或不准确的指示来训练模型,使得所述模型能够预测对于所述特定属性的其他人的值是否准确;求解器过程,其在计算设备上实现,并且被配置为:i监视所述队列,并且ii当所述队列包括用于完成所述求解任务的请求时,应用所述模型来预测其他人的值是否准确;以及API监视器,其在所述计算设备上实现,并且被配置为:在接收到API请求时,将用于完成在所述API请求上指定的另一作业的请求放置在所述队列上,所述API请求包括用于完成所述数据摄取任务、所述训练任务、所述求解任务或调度任务中的至少一个的指令。

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