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龙图腾网获悉SAP欧洲公司申请的专利机器学习数据处理流水线的运行时间估计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：CN114253605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202110917488.4，技术领域涉及：G06F9/38；该发明授权机器学习数据处理流水线的运行时间估计是由S.耶格;I.佩克尔;M.泽塞设计研发完成，并于2021-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习数据处理流水线的运行时间估计在说明书摘要公布了：可以接收用于构造数据处理流水线的输入，该数据处理流水线被配置为实现生成用于执行与输入数据集相关联的任务的机器学习模型的过程。该过程可以包括多个机器学习试验，多个机器学习试验中的每一个将不同类型的机器学习模型和或不同的试验参数集应用于基于输入数据集生成的训练数据集和或验证数据集。该机器学习模型是基于多个机器学习试验的结果而生成的。可以确定生成机器学习模型的过程的运行时间估计。运行时间估计可以使得能够为该过程分配足够的时间预算。此外，如果该过程的运行时间没有超过可用时间预算，则可以执行该过程。

本发明授权机器学习数据处理流水线的运行时间估计在权利要求书中公布了：1.一种系统，包括： 至少一个数据处理器；以及至少一个存储指令的存储器，当所述指令被所述至少一个数据处理器执行时，导致操作，所述操作包括： 从客户端设备接收用于构造数据处理流水线的一个或多个输入，所述数据处理流水线被配置为实现生成用于执行与输入数据集相关联的任务的机器学习模型的过程，所述过程包括多个机器学习试验，所述输入数据集包括多个行和列； 其中，所述数据处理流水线包括准备器节点，其中，所述准备器节点被配置为至少基于所述输入数据集来生成用于训练机器学习模型以执行任务的训练数据集； 所述多个机器学习试验中的每一个将相应的机器学习模型和相应的试验参数集应用于训练数据集，其中，相应的试验参数集是通过应用贝叶斯优化来识别的； 其中，每个试验参数集包括一个或多个超参数，其中，超参数在每个机器学习试验期间所采用的值是基于输入数据集中的列的量和或输入数据集中的列上的唯一值的量调整的； 其中，贝叶斯优化从随机的超参数集开始，结合相应的结果来识别超参数空间中最有可能包括与机器学习模型相关联的模型参数和超参数的区域，所述机器学习模型被识别为最适合于所述任务； 确定生成所述机器学习模型的过程的第一运行时间，其中，所述第一运行时间是至少基于生成所述机器学习模型所需的机器学习试验的预期量和或并行执行的多个机器学习试验的量来确定的；以及至少基于所述第一运行时间不超过可用时间预算，执行所述过程以生成所述机器学习模型； 其中，所述数据处理流水线包括被配置为执行所述多个机器学习试验的执行器节点，其中，所述执行器节点被配置为评估所述相应的机器学习试验的试验结果，并且基于相应的试验结果相对于目标度量优于其他试验结果来选择所述试验参数集中的相应的一个，其中，所述目标度量是所述相应的机器学习模型的精度或所述相应的机器学习模型的对数损失。

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