精度不降费降67%
在多个商用MLaaS服务间动态选择最优子集并融合预测，以相近精度大幅降低推理费用。
Xie, Shuzhao · 学院 · Zhu, Yifei · Wang, Zhi
IEEE Transactions on Multimedia 2024
基于请求特征选择最佳MLaaS子集，在真实轨迹测试中推理费用降低67%，同时精度与调用全部服务相近。
基于相似度的自动标签统一算法省去人工合并标签的繁琐工作，标注成本降低90%。
采用组合强化学习自动选出最佳MLaaS组合，无需人工反复试错即可最大化用户体验。