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Data type recognition, model training and risk recognition methods, apparatuses and devices

机译:数据类型识别,模型培训和风险识别方法,设备和设备

摘要

Data type recognition and model training methods and apparatuses, and computer devices are provided. The model training method includes acquiring a first sample data set, and using the first sample data set to train an anomaly detection model; and detecting an abnormal sample data set from a second sample data set by means of the anomaly detection model, and using the abnormal sample data set to train a classification model. By using this method, an amount of scoring events of the classification model can be reduced, and relatively balanced sample data sets can also be provided for training, to obtain the classification model with a higher accuracy.
机译:提供数据类型识别和模型训练方法和装置和计算机设备。 模型训练方法包括获取第一样本数据集,并使用第一样本数据集培训异常检测模型; 并检测通过异常检测模型的第二个样本数据设置的异常样本数据,并使用异常的样本数据集来训练分类模型。 通过使用该方法,可以减少分类模型的评分事件的量,并且还可以提供相对平衡的样本数据集以训练,以获得具有更高精度的分类模型。

著录项

  • 公开/公告号US11100220B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ADVANCED NEW TECHNOLOGIES CO. LTD.;

    申请/专利号US202016774663

  • 发明设计人 YU CHENG;

    申请日2020-01-28

  • 分类号G06F21/55;G06N20;G06F16/2458;G06F16/35;G06Q10/06;G06K9/62;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 20:44:39

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