用于概念迁移的流式数据分析的自动机器学习系统及方法

摘要

本发明公开了一种用于概念迁移的流式数据分析的自动机器学习系统及方法，其中，该系统包括：获取模块，用于获取各个批次序列化的流式数据集；生成模块，用于对各个批次序列化的流式数据集进行自动化的特征处理、自适应概念迁移和超参数优化，生成预测模型；反馈模块，用于将预设批次的流式数据集输入预测模型生成反馈结果；在线调整模块，用于根据反馈结果对预测模型进行在线调整以实现自动机器学习。该系统针对不同的应用场景，自动选择特征处理技术，并自适应概念迁移，在真实场景下性能好，并通过资源控制技术，自动化地压缩自动学习的搜索空间，确保模型运算规模与数据规模、特性相适应。