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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请提供了一种分布式机器学习系统的机器学习方法、装置、系统及计算机可读存储介质；涉及人工智能技术；方法包括：多个训练服务器各自获取不同的训练数据；其中，训练数据包括用于响应客户端的第一预测请求的第一预测结果，第一预测结果是基于第一版本的机器学习模型进行预测处理得到的；多个训练服务器基于各自获取的训练数据训练目标机器学习模型，并将各自训练得到的训练结果发送至参数服务器，以使参数服务器进行整合处理，得到第二版本的机器学习模型；预测服务器响应客户端的第二预测请求，基于第二版本的机器学习模型进行预测处理以得到第二预测结果。通过本申请，能够节约分布式机器学习的性能开销，提升训练效率。
主权项：1.一种分布式机器学习系统的机器学习方法，其特征在于，所述分布式机器学习系统包括：参数服务器、至少一个预测服务器、多个训练服务器；所述方法包括：所述多个训练服务器并行执行以下处理：从客户端获取第一状态数据、从所述预测服务器获取第一版本的机器学习模型针对所述第一状态数据的第一预测结果，将所述第一状态数据、所述第一预测结果以及所述第一版本的版本号组合形成训练样本；将多个不同的所述训练样本组合为所述第一版本的训练数据；其中，所述多个训练服务器各自组合形成的训练样本不同；当训练数据的版本号与目标机器学习模型的版本号一致时，所述多个训练服务器基于各自获取的训练数据训练所述目标机器学习模型，并将各自训练得到的训练结果发送至所述参数服务器，以使所述参数服务器进行整合处理，得到第二版本的机器学习模型；所述预测服务器响应所述客户端的第二预测请求，基于所述第二版本的机器学习模型进行预测处理以得到第二预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 分布式机器学习系统的机器学习方法、装置、系统
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