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1. (WO2018222308) TIME-BASED FEATURES AND MOVING WINDOWS SAMPLING FOR MACHINE LEARNING
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Pub. No.: WO/2018/222308 International Application No.: PCT/US2018/029678
Publication Date: 06.12.2018 International Filing Date: 27.04.2018
IPC:
G06N 99/00 (2010.01) ,G06N 5/00 (2006.01)
[IPC code unknown for G06N 99][IPC code unknown for G06N 5]
Applicants:
MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US/US]; One Microsoft Way Redmond, Washington 98052-6399, US
Inventors:
CAI, Yaxiong; US
QI, Xiaoguang; US
ZHUANG, Wei; US
YANG, Shan; US
MURDOCK, Vanessa; US
NANDURI, Jayaram N.M.; US
Agent:
MINHAS, Sandip S.; US
CHEN, Wei-Chen Nicholas; US
DRAKOS, Katherine J.; US
HINOJOSA, Brianna L.; US
HOLMES, Danielle J.; US
SWAIN, Cassandra T.; US
WONG, Thomas S.; US
CHOI, Daniel; US
HWANG, William C.; US
WIGHT, Stephen A.; US
CHATTERJEE, Aaron C.; US
Priority Data:
15/609,64831.05.2017US
Title (EN) TIME-BASED FEATURES AND MOVING WINDOWS SAMPLING FOR MACHINE LEARNING
(FR) CARACTÉRISTIQUES TEMPORELLES ET ÉCHANTILLONNAGE À FENÊTRES MOBILES POUR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abstract:
(EN) A technique for training a machine learning model can use time-series data sampled from a population. The training includes creating a training set comprising feature vectors and corresponding labels generated using the time-series data. In some embodiments, for example, the feature vectors can include time-based features generated from the time-series data that preserves time information contained in the time-series data. The labels can be generated using data within a fixed period of time in the time-series data relative to a cut-off date. In some embodiments, the data used to create the training set can use a moving window sampling of the population to account for seasonal effects in the time-series data, where the cut-off date for generating the label varies from one sample to the next.
(FR) Selon l'invention, une technique d'entraînement d'un modèle à apprentissage automatique peut utiliser des données de série chronologique échantillonnées à partir d'une population. L'entraînement consiste à créer un ensemble d'entraînement comprenant des vecteurs de caractéristiques et des étiquettes correspondantes produites grâce aux données de série chronologique. Dans certains modes de réalisation, par exemple, les vecteurs de caractéristiques peuvent contenir des caractéristiques temporelles produites à partir des données de série chronologique qui préservent des informations temporelles contenues dans les données de série chronologique. Les étiquettes peuvent être produites en utilisant des données dans une période de temps fixe dans les données de série chronologique par rapport à une date de coupure. Dans certains modes de réalisation, les données utilisées pour créer l'ensemble d'entraînement peuvent utiliser un échantillonnage à fenêtre mobile de la population pour tenir compte d'effets saisonniers dans les données de série chronologique, la date de coupure permettant de produire l'étiquette variant d'un échantillon à l'autre.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)