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1. (WO2016010832) ADAPTIVE FEATURIZATION AS A SERVICE
Latest bibliographic data on file with the International Bureau

Pub. No.: WO/2016/010832 International Application No.: PCT/US2015/039839
Publication Date: 21.01.2016 International Filing Date: 10.07.2015
Chapter 2 Demand Filed: 29.02.2016
IPC:
G06N 5/04 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5
Computer systems utilizing knowledge based models
04
Inference methods or devices
Applicants:
MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US/US]; One Microsoft Way Redmond, Washington 98052-6399, US
Inventors:
BILENKO, Mikhail; US
KAMENEV, Alexey; US
NARAYANAN, Vijay; US
TARABA, Peter; US
Agent:
GRÜNECKER PATENT - UND RECHTSANWÄLTE PARTG MBB; Leopoldstrasse 4 80802 München, DE
Priority Data:
14/576,25319.12.2014US
62/023,83312.07.2014US
Title (EN) ADAPTIVE FEATURIZATION AS A SERVICE
(FR) CARACTÉRISATION ADAPTATIVE SOUS FORME DE SERVICE
Abstract:
(EN) A service that performs automatic selection and recommendation of featurization(s) for a provided dataset and machine learning application is described. The service can be a cloud service. Selection/recommendation can cover multiple featurizations that are available for most common raw data formats (e.g., images and text data). Provided a dataset and a task, the service can evaluate different possible featurizations, selecting one or more based on performance, similarity of dataset and task to known datasets with featurizations known to have high predictive accuracy on similar tasks low predictive error, training via learning algorithms to take multiple inputs, etc. The service may include a request-response aspect that provides access to the best featurization selected for the given dataset and task.
(FR) L'invention se rapporte à un service qui réalise une sélection et une recommandation automatiques d'une ou plusieurs caractérisations pour un ensemble de données fourni et une application d'apprentissage-machine. Ce service peut être un service sur le cloud. La sélection/recommandation peut couvrir plusieurs caractérisations disponibles pour les formats de données brutes les plus répandus (par exemple les images et les données texte). Avec un ensemble de données et une tâche, le service peut évaluer différentes caractérisations possibles, en sélectionner au moins une en se basant sur la performance, la similitude de l'ensemble de données et de la tâche avec des ensembles de données connus assortis de caractérisations connues pour leur grande précision de prédiction sur une faible erreur de prédiction de tâches similaires, l'apprentissage par l'intermédiaire d'algorithmes d'apprentissage pour prendre de multiples entrées, etc. Le service peut comprendre un aspect demande-réponse qui donne accès à la meilleure caractérisation sélectionnée pour cet ensemble de données et cette tâche.
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Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)
Also published as:
CN106537423EP3167409JP2017527013IN201717000634RU2017100479