数据处理方法、装置及设备与流程

技术特征：
1.一种数据处理方法，应用于终端，其特征在于，包括：获取算法模型针对待标注对象的预测标注结果，以及所述待标注对象的实际标注结果；判断所述预测标注结果与所述实际标注结果是否相同；若所述预测标注结果与所述实际标注结果不相同，则根据所述待标注对象以及所述实际标注结果，生成用于所述算法模型训练的训练数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待标注对象的实际标注结果，包括：显示所述预测标注结果；获得所述预测标注结果正确与否的信息；如果所述信息为所述预测标注结果不正确，获取修改信息并根据所述修改信息对所述预测标注结果进行修改，以得到所述实际标注结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果所述信息为所述预测标注结果正确，将所述预测标注结果作为所述实际标注结果。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述待标注对象以及所述实际标注结果，生成用于所述算法模型训练的训练数据之后，还包括：使用所述训练数据对所述算法模型进行训练，以更新所述算法模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用所述训练数据对所述算法模型进行训练，包括：如果满足与训练数据相关的触发条件，使用所述训练数据对所述算法模型进行训练。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述触发条件包括下述中的一种或多种；到达定时器的定时时间且存在未使用过的训练数据，未使用过的训练数据的条数大于条数阈值或者获取到新的训练数据。7.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述待标注对象以及所述实际标注结果，生成用于所述算法模型训练的训练数据之后，还包括：将所述训练数据发送至服务器，以由服务器使用所述训练数据对所述算法模型进行训练。8.一种数据处理方法，应用于服务器，其特征在于，包括：获取算法模型的训练数据，所述训练数据是由终端在确定所述算法模型针对待标注对象的预测标注结果与所述待标注对象的实际标注结果不相同的情况下，根据所述待标注对象和所述实际标注结果生成；使用所述训练数据，对所述算法模型进行训练，以更新所述算法模型。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述使用所述训练数据，对所述算法模型进行训练，包括：如果满足与训练数据相关的触发条件，使用所述训练数据对所述算法模型进行训练。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述触发条件包括下述中的一种或多种；到达定时器的定时时间且存在未使用过的训练数据，未使用过的训练数据的条数大于条数阈值或者获取到新的训练数据。
11.根据权利要求8-10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果所述算法模型训练完成，对训练后的所述算法模型进行部署。12.一种数据处理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取算法模型针对待标注对象的预测标注结果，以及所述待标注对象的实际标注结果；判断模块，用于判断所述预测标注结果与所述实际标注结果是否相同；生成模块，用于若所述预测标注结果与所述实际标注结果不相同，则根据所述待标注对象以及所述实际标注结果，生成用于所述算法模型训练的训练数据。13.一种数据处理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取算法模型的训练数据，所述训练数据是由终端在确定所述算法模型针对待标注对象的预测标注结果与所述待标注对象的实际标注结果不相同的情况下，根据所述待标注对象和所述实际标注结果生成；训练模块，用于使用所述训练数据，对所述算法模型进行训练，以更新所述算法模型。14.一种终端，其特征在于，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。15.一种服务器，其特征在于，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时实现如权利要求8至11中任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例提供一种数据处理方法、装置及设备，该方法包括：获取算法模型针对待标注对象的预测标注结果，以及待标注对象的实际标注结果；判断预测标注结果与实际标注结果是否相同；若预测标注结果与实际标注结果不相同，则根据待标注对象以及实际标注结果，生成用于算法模型训练的训练数据。本申请实现了训练数据的自动收集。据的自动收集。据的自动收集。


技术研发人员：于士袁 龙旺钦 李明浩 骆卫华 赵宇 施杨斌
受保护的技术使用者：阿里巴巴集团控股有限公司
技术研发日：2020.05.29
技术公布日：2021/12/3