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龙图腾网恭喜深圳市恩孚电子科技有限公司申请的专利机器学习教学方法、装置、电子设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112767205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110103603.4，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权机器学习教学方法、装置、电子设备和存储介质是由吕松;燕豪伟;王东设计研发完成，并于2021-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习教学方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种机器学习教学方法、装置、电子设备和存储介质。该机器学习教学方法包括：接收用户输入的机器学习教学指令；根据机器学习教学指令从至少两个候选机器学习模型中选择目标机器学习模型；其中，至少两个候选机器学习模型是根据对人工智能教学场景进行标准化的分类结果预先配置；基于目标机器学习模型进行人工智能教学工作。通过对教学场景进行标准化，预先训练机器学习模型，简化教学参与用户的操作步骤，降低教学参与者的操作难度，提高机器学习教学工作的时效性；并且每一个候选机器学习模型是针对每一类识别对象进行训练的，降低了训练的复杂度提高模型质量，进而提高机器学习教学工作的确定性，保证教学效果。

本发明授权机器学习教学方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器学习教学方法，其特征在于，包括： 接收用户输入的机器学习教学指令； 根据所述机器学习教学指令从至少两个候选机器学习模型中选择目标机器学习模型； 其中，所述至少两个候选机器学习模型是根据对人工智能教学场景进行标准化的分类结果预先配置； 其中，候选机器学习模型是预先对人工智能教学场景进行分析和提炼，得到标准化的分类结果，根据分类结果中的每一类待识别对象生成的； 基于所述目标机器学习模型进行人工智能教学工作；所述候选机器学习模型的配置过程如下所示： 对人工智能教学场景进行标准化，得到教学场景中至少两种识别对象的分类结果； 为分类结果中的每一种识别对象进行模型训练，得到每一种识别对象的机器学习模型； 对所述每一种识别对象的机器学习模型进行配置，作为候选机器学习模型；其中，候选机器模型是根据该待识别对象类型进行个性化训练得到的； 对人工智能教学场景进行标准化，得到教学场景中至少两种识别对象的分类结果，包括： 确定人工智能教学场景中的所有识别对象； 对所述识别对象进行标准化分类，得到教学场景中至少两种识别对象的分类结果； 所述分类结果中包括如下至少一项：人脸识别对象、卡片识别对象、线段识别对象、颜色识别对象以及特征学习对象； 为用户提供不同类型的识别对象类型的按钮，用户根据实际需求进行选择，根据用户选择的按钮生成机器学习教学指令，从教学指令中获取待识别的对象类型； 机器学习教学指令中包括用户所需识别的对象类型，根据该对象类型从候选机器学习模型中选择与该对象模型关联的目标机器学习模型； 预先配置候选机器学习模型与识别对象类型之间的关联关系，具有关联关系的候选机器学习模型和待识别对象类型之间的关系为：该候选机器学习模型是根据该待识别对象类型进行个性化训练得到的，以使得每一个候选机器学习模型只对标准化的分类结果中的任一类进行训练。

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