面向服务的一站式机器学习算法系统的设计与实现

徐亚军

（ 苏州百智通信息技术有限公司，江苏 苏州215000）

智能化机器学习技术成为现代公司追求的发展方向，普遍应用于丰富的业务开发以及业务场景中，满足一项业务需求，需要涉及整个数据收集以及机器学习模型线一体化算法流程，不同业务场景需要耗费大量的成本做重复性开发工作，同时还需要融合原有软件开发体系与模型开发流程，在这过程中容易造成代码入侵问题。

本文当中所设计的一站式服务机器学习算法系统，可以完成从最初的数据采集存储，到最后的模型线上化的计算过程。初级学习者也可以根据业务需求制作简单的机器学习模型，同时专业的工程师也可以借助该机器学习算法系统，开发更加复杂的模型平台，减免了修改原有业务系统代码过程。融合机器学习算法模型以及原有的业务生态系统，提升可扩展性，同时降低维护和开发成本。

1 系统总体架构设计

该机器学习算法系统，主要是面向实体用户和虚拟用户开放业务系统。系统对外接口不仅可以获取用户输入信息，同时也可以将结果反馈给用户。一般来说实体用户主要有图形化以及终端命令输入两种输入方式，而虚拟用户主要运用的是RPC 传输方式。

1.1 数据服务部分

数据采集服务位于整个服务层的外侧，所有数据的存储和交互都需要经过数据服务层入口。资源的获取以及读取方式、上层数据的来源均需要依靠数据采集服务[1]。

1.2 数据清洗和数据标准化服务

清理脏乱数据、加工源数据以及赋予文字值数据化属性，都需要在这两个服务当中进行。……