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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市恩孚電子科技有限公司申請(qǐng)的專利機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN112767205B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-07-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202110103603.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/20；該發(fā)明授權(quán)機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)是由呂松;燕豪偉;王東設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-01-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例公開了一種機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)方法包括：接收用戶輸入的機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)指令；根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)指令從至少兩個(gè)候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型中選擇目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)模型；其中，至少兩個(gè)候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型是根據(jù)對(duì)人工智能教學(xué)場(chǎng)景進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的分類結(jié)果預(yù)先配置；基于目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行人工智能教學(xué)工作。通過(guò)對(duì)教學(xué)場(chǎng)景進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，預(yù)先訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，簡(jiǎn)化教學(xué)參與用戶的操作步驟，降低教學(xué)參與者的操作難度，提高機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)工作的時(shí)效性；并且每一個(gè)候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型是針對(duì)每一類識(shí)別對(duì)象進(jìn)行訓(xùn)練的，降低了訓(xùn)練的復(fù)雜度提高模型質(zhì)量，進(jìn)而提高機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)工作的確定性，保證教學(xué)效果。

本發(fā)明授權(quán)機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)方法，其特征在于，包括： 接收用戶輸入的機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)指令； 根據(jù)所述機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)指令從至少兩個(gè)候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型中選擇目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)模型； 其中，所述至少兩個(gè)候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型是根據(jù)對(duì)人工智能教學(xué)場(chǎng)景進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的分類結(jié)果預(yù)先配置； 其中，候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型是預(yù)先對(duì)人工智能教學(xué)場(chǎng)景進(jìn)行分析和提煉，得到標(biāo)準(zhǔn)化的分類結(jié)果，根據(jù)分類結(jié)果中的每一類待識(shí)別對(duì)象生成的； 基于所述目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行人工智能教學(xué)工作；所述候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型的配置過(guò)程如下所示： 對(duì)人工智能教學(xué)場(chǎng)景進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到教學(xué)場(chǎng)景中至少兩種識(shí)別對(duì)象的分類結(jié)果； 為分類結(jié)果中的每一種識(shí)別對(duì)象進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到每一種識(shí)別對(duì)象的機(jī)器學(xué)習(xí)模型； 對(duì)所述每一種識(shí)別對(duì)象的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行配置，作為候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型；其中，候選機(jī)器模型是根據(jù)該待識(shí)別對(duì)象類型進(jìn)行個(gè)性化訓(xùn)練得到的； 對(duì)人工智能教學(xué)場(chǎng)景進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到教學(xué)場(chǎng)景中至少兩種識(shí)別對(duì)象的分類結(jié)果，包括： 確定人工智能教學(xué)場(chǎng)景中的所有識(shí)別對(duì)象； 對(duì)所述識(shí)別對(duì)象進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化分類，得到教學(xué)場(chǎng)景中至少兩種識(shí)別對(duì)象的分類結(jié)果； 所述分類結(jié)果中包括如下至少一項(xiàng)：人臉識(shí)別對(duì)象、卡片識(shí)別對(duì)象、線段識(shí)別對(duì)象、顏色識(shí)別對(duì)象以及特征學(xué)習(xí)對(duì)象； 為用戶提供不同類型的識(shí)別對(duì)象類型的按鈕，用戶根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇，根據(jù)用戶選擇的按鈕生成機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)指令，從教學(xué)指令中獲取待識(shí)別的對(duì)象類型； 機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)指令中包括用戶所需識(shí)別的對(duì)象類型，根據(jù)該對(duì)象類型從候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型中選擇與該對(duì)象模型關(guān)聯(lián)的目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)模型； 預(yù)先配置候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型與識(shí)別對(duì)象類型之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型和待識(shí)別對(duì)象類型之間的關(guān)系為：該候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型是根據(jù)該待識(shí)別對(duì)象類型進(jìn)行個(gè)性化訓(xùn)練得到的，以使得每一個(gè)候選機(jī)器學(xué)習(xí)模型只對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的分類結(jié)果中的任一類進(jìn)行訓(xùn)練。

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