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1. WO2020068360 - DISTRIBUTED LABELING FOR SUPERVISED LEARNING

Publication Number WO/2020/068360
Publication Date 02.04.2020
International Application No. PCT/US2019/048924
International Filing Date 29.08.2019
IPC
G06N 3/04 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architecture, e.g. interconnection topology
CPC
G06N 3/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
G06N 3/0445
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0445Feedback networks, e.g. hopfield nets, associative networks
G06N 3/0454
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0454using a combination of multiple neural nets
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
G06N 3/10
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
10Simulation on general purpose computers
Applicants
  • APPLE INC. [US]/[US]
Inventors
  • BHOWMICK, Abhishek
  • ROGERS, Ryan M.
  • VAISHAMPAYAN, Umesh S.
  • VYRROS, Andrew H.
Agents
  • HAMILTON, Howard S.
Priority Data
16/556,06629.08.2019US
62/738,99028.09.2018US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) DISTRIBUTED LABELING FOR SUPERVISED LEARNING
(FR) ÉTIQUETAGE DISTRIBUÉ POUR APPRENTISSAGE SUPERVISÉ
Abstract
(EN)
Embodiments described herein provide a technique to crowdsource labeling of training data for a machine learning model while maintaining the privacy of the data provided by crowdsourcing participants. Client devices can be used to generate proposed labels for a unit of data to be used in a training dataset. One or more privacy mechanisms are used to protect user data when transmitting the data to a server. The server can aggregate the proposed labels and use the most frequently proposed labels for an element as the label for the element when generating training data for the machine learning model. The machine learning model is then trained using the crowdsourced labels to improve the accuracy of the model.
(FR)
Des modes de réalisation de la présente invention concernent une technique d'étiquetage par externalisation ouverte de données d'entraînement destinée à un modèle d'apprentissage automatique tout en maintenant la confidentialité des données fournies par les participants de l'externalisation ouverte. Des dispositifs clients peuvent être utilisés pour générer des étiquettes proposées destinées à une unité de données à utiliser dans un ensemble de données d'entraînement. Un ou plusieurs mécanismes de confidentialité sont utilisés pour protéger des données d'utilisateur lors de la transmission des données à un serveur. Le serveur peut agréger les étiquettes proposées et utiliser les étiquettes les plus fréquemment proposées pour un élément comme étiquette correspondant à l'élément lors de la génération de données d'entraînement correspondant au modèle d'apprentissage automatique. Le modèle d'apprentissage automatique est ensuite entraîné à l'aide des étiquettes d'externalisation ouverte afin d'améliorer la précision du modèle.
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau