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1. WO2020126339 - VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM BETREIBEN EINES MASCHINENLERNMODELLS

Veröffentlichungsnummer WO/2020/126339
Veröffentlichungsdatum 25.06.2020
Internationales Aktenzeichen PCT/EP2019/082486
Internationales Anmeldedatum 25.11.2019
IPC
G06N 3/02 2006.01
GPhysik
06Datenverarbeitung; Rechnen oder Zählen
NRechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen
3Rechnersysteme, die auf biologischen Modellen basieren
02unter Verwendung neuronaler Netzwerkmodelle
G06K 9/46 2006.01
GPhysik
06Datenverarbeitung; Rechnen oder Zählen
KErkennen von Daten; Darstellen von Daten; Aufzeichnungsträger; Handhabung von Aufzeichnungsträgern
9Verfahren oder Anordnungen zum Lesen oder Erkennen gedruckter oder geschriebener Zeichen oder zum Erkennen von Mustern, z.B. Fingerabdrücken
36Aufbereitung der Bildsignale, d.h. Verarbeiten der Bildinformation ohne Entscheidung der Bildidentität
46Ermitteln von Formelementen oder Eigenschaften des Bildes
G06K 9/62 2006.01
GPhysik
06Datenverarbeitung; Rechnen oder Zählen
KErkennen von Daten; Darstellen von Daten; Aufzeichnungsträger; Handhabung von Aufzeichnungsträgern
9Verfahren oder Anordnungen zum Lesen oder Erkennen gedruckter oder geschriebener Zeichen oder zum Erkennen von Mustern, z.B. Fingerabdrücken
62Verfahren und Anordnungen für das Erkennen mit elektronischen Mitteln
G06K 9/00 2006.01
GPhysik
06Datenverarbeitung; Rechnen oder Zählen
KErkennen von Daten; Darstellen von Daten; Aufzeichnungsträger; Handhabung von Aufzeichnungsträgern
9Verfahren oder Anordnungen zum Lesen oder Erkennen gedruckter oder geschriebener Zeichen oder zum Erkennen von Mustern, z.B. Fingerabdrücken
G06T 7/10 2017.01
GPhysik
06Datenverarbeitung; Rechnen oder Zählen
TBilddatenverarbeitung oder Bilddatenerzeugung allgemein
7Bildanalyse
10Segmentierung; Kantenerkennung
Anmelder
  • VOLKSWAGEN AKTIENGESELLSCHAFT [DE]/[DE]
Erfinder
  • HÜGER, Fabian
  • SCHLICHT, Peter
Prioritätsdaten
10 2018 222 202.918.12.2018DE
Veröffentlichungssprache Deutsch (DE)
Anmeldesprache Deutsch (DE)
Designierte Staaten
Titel
(DE) VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM BETREIBEN EINES MASCHINENLERNMODELLS
(EN) METHOD AND DEVICE FOR OPERATING A MACHINE LEARNING MODEL
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE FONCTIONNEMENT D’UN MODÈLE D’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Zusammenfassung
(DE)
Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Maschinenlernmodells Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Maschinenlernmodells (6, 6a), umfassend die folgenden Schritte während einer Trainingsphase (200): - Empfangen von markierten mehrdimensionalen Trainingsdaten (10), Auswählen von Teilmengen (11) aus den empfangenen Trainingsdaten (10), Erzeugen eines Trainingsdatensatzes (12), wobei der Trainingsdatensatz (12) Datensatzelemente (13) umfasst, welche auf Grundlage der ausgewählten Teilmengen (11) erzeugt werden, Trainieren des Maschinenlernmodells (6) mittels des Trainingsdatensatzes (12); und/oder die folgenden Schritte während einer Inferenzphase (300): Empfangen von Sensordaten (20) mindestens eines Sensors, Auswählen von Teilmengen (21) aus den empfangenen Sensordaten (20), Erzeugen eines Datenstapels (22), wobei der Datenstapel (22) als Stapelelemente (23) jeweils die ausgewählten Teilmengen (21) umfasst, Anwenden des oder eines gemäß den Schritten der Trainingsphase (200) trainierten Maschinenlernmodells (6a) auf jedes Stapelelement (23) des Datenstapels (22), wobei das Anwenden zeitgleich erfolgt, und Ableiten eines Inferenzergebnisses (24), - Ausgeben des Inferenzergebnisses (24). Ferner betrifft die Erfindung einer Vorrichtung (1).
(EN)
The invention relates to a method for operating a machine learning model (6, 6a), comprising the following steps during a training phase (200): receiving selected multidimensional training data (10); selecting subsets (11) from the received training data (10); generating a training data set (12), wherein the training data set (12) includes data set elements (13) which are generated on the basis of the selected subsets (11); training the machine learning model (6) by means of the training data set (12); and/or comprising the following steps during an inference phase (300): receiving sensor data (20) of at least one sensor; selecting subsets (21) from the received sensor data (20); generating a data stack (22), wherein the data stack (22) includes the respective selected subsets (21) as stack elements (23); applying the, or a, machine learning model (6a) trained according to the steps of the training phase (200) to every stack element (23) of the data stack (22), wherein the application occurs simultaneously, and deducing an inference result (24); and outputting the inference result (24). The invention also relates to a device (1).
(FR)
Procédé et dispositif de fonctionnement d’un modèle d’apprentissage automatique La présente invention concerne un procédé de fonctionnement d’un modèle d’apprentissage automatique (6, 6a), comprenant les étapes suivantes durant une phase de formation (200) : - la réception de données de formation (10) multidimensionnelles marquées, la sélection de sous-ensembles (11) parmi les données de formation (10) reçues, la génération d’un jeu de données de formation (12), le jeu de données de formation (12) comportant des éléments (13) qui ont été générés sur la base des sous-ensembles (11) sélectionnés, la formation du modèle d’apprentissage automatique (6) au moyen du jeu de données de formation (12) ; et/ou les étapes suivantes durant une phase d’inférence (300) : la réception de données de capteur (20) d’au moins un capteur, la sélection de sous-ensembles (21) parmi les données de capteur (20) reçues, la génération d’une pile de données (22), la pile de données (22) comportant en tant qu’éléments de pile (23) respectivement les sous-ensembles (21) sélectionnés, l’application du ou d’un modèle d’apprentissage automatique (6a) formé selon les étapes de la phase de formation (200) à chaque élément de pile (23) de la pile de données (22), l’application étant effectuée simultanément, et la déduction d’un résultat d’inférence (24), - la fourniture du résultat d’inférence (24). La présente invention concerne en outre un dispositif (1).
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