基本信息
摘要：本发明涉及人工智能，提供一种基于人工智能的目标数据检测方法、装置、设备及介质，能够对目标数据集进行扩展，使模型更加准确，将扩展数据集输入至自编码器，输出衍生特征，以支持海量数据且耗时短，满足更多预测场景下对于特征的要求，以衍生特征训练预设神经网络得到检测模型进行检测，整合检测结果为目标的数据作为目标数据，进而能够以人工智能的方式自动进行目标数据的检测及筛选，解决了筛选效率低、出错率高，且可靠性欠佳的问题，同时也解决了传统的分类模型无法处理海量数据，特征提取困难且耗时较长，以及难易寻找时间序列或者多数据集的联合特征的问题。本发明还涉及区块链技术，检测模型及目标数据可存储于区块链。
摘要附图：
