一种基于序列化文件的机器学习方法、装置及设备

摘要

本发明公开了一种基于序列化文件的机器学习方法，预先确定机器学习模型业务流程中的多个学习组件类型，然后将学习组件按照学习组件类型写入序列化文件，最后利用解析工具对序列化文件进行解析，即可实现将该机器学习模型运行于相应的编程语言环境或者机器学习框架中。可见，该方法规范了机器学习流程，避免了人工配置机器学习模型的特征参数、模型参数等工作，提升了机器学习的开发效率，此外，将序列化文件按照不同的方式进行解析，可实现将机器学习模型运行于不同的编程语言环境或机器学习框架，扩展了机器学习模型的应用环境。此外，本发明还提供一种基于序列化文件的机器学习装置、设备、计算机可读存储介质，其作用与上述方法的作用相对应。