Some content of this application is unavailable at the moment.
If this situation persist, please contact us atFeedback&Contact
1. (WO2019032156) ON-DEVICE MACHINE LEARNING PLATFORM
Latest bibliographic data on file with the International BureauSubmit observation

Pub. No.: WO/2019/032156 International Application No.: PCT/US2018/029563
Publication Date: 14.02.2019 International Filing Date: 26.04.2018
IPC:
G06N 99/00 (2010.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
99
Subject matter not provided for in other groups of this subclass
Applicants:
GOOGLE LLC [US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
Inventors:
SANKETI, Pannag; US
GRIESKAMP, Wolfgang; US
RAMAGE, Daniel; US
ARADHYE, Hrishikesh; US
Agent:
PROBST, Joseph J.; US
BATAVIA, Neil, M.; US
Priority Data:
15/674,88511.08.2017US
Title (EN) ON-DEVICE MACHINE LEARNING PLATFORM
(FR) PLATEFORME D'APPRENTISSAGE MACHINE SUR DISPOSITIF
Abstract:
(EN) The present disclosure provides systems and methods for on-device machine learning. In particular, the present disclosure is directed to an on-device machine learning platform and associated techniques that enable on-device prediction, training, example collection, and/or other machine learning tasks or functionality. The on-device machine learning platform can include a context provider that securely injects context features into collected training examples and/or client-provided input data used to generate predictions/inferences. Thus, the on-device machine learning platform can enable centralized training example collection, model training, and usage of machine-learned models as a service to applications or other clients.
(FR) La présente invention concerne des systèmes et des procédés d'apprentissage machine sur dispositif. En particulier, la présente invention concerne une plateforme d'apprentissage machine sur dispositif et des techniques associées qui permettent une prédiction sur dispositif, un apprentissage, une collecte par exemple et/ou d'autres tâches ou fonctions d'apprentissage machine. La plateforme d'apprentissage machine sur dispositif peut comprendre un fournisseur de contexte qui injecte de manière sécurisée des caractéristiques de contexte dans des exemples d'apprentissage collectés et/ou des données d'entrée fournies par un client utilisées pour générer des prédictions/inférences. Ainsi, la plateforme d'apprentissage machine sur dispositif peut permettre une collecte d'exemple d'apprentissage centralisée, un apprentissage de modèle et une utilisation de modèles appris par machine en tant que service pour des applications ou d'autres clients.
front page image
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, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, 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)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
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:
EP3491587