摘要
本发明涉及云计算与人工智能技术领域,公开了一种智能检测AI模型训练云端平台系统,所述系统包括:多目标优化模块,用于优化云平台的资源分配策略,以实现资源利用率、训练时间和能耗的多目标优化;资源调度模块,用于根据马尔科夫决策过程模型动态调度计算资源,确保资源按任务需求进行合理分配;强化学习模块,用于通过深度Q学习或策略梯度算法自动学习最优的资源调度策略;贝叶斯优化模块,用于对资源调度中的超参数进行优化,进一步提高系统的调度效率。本发明通过多目标优化、强化学习、贝叶斯优化及全流程安全技术,实现了资源高效调度、超参数快速优化、数据流动态处理及多层次安全防护的效果。
技术关键词
云端平台系统
资源调度策略
深度Q学习
资源分配策略
分布式并行处理
梯度算法
数据处理模块
评估云平台
流量控制单元
监控云平台
深度Q网络
能耗
梯度方法
资源监控
系统为您推荐了相关专利信息
时序异常检测方法
嵌入式软件
深度Q学习
深度神经网络
计算机程序指令
设备故障预测
云平台
管理方法
工业物联网设备
生成资源
应急处置决策方法
自然灾害数据
风险评估模型
情景模拟技术
模糊综合评价模型