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1. WO2022000039 - METHOD AND SYSTEM FOR GENERATING AN AI MODEL USING CONSTRAINED DECISION TREE ENSEMBLES

Publication Number WO/2022/000039
Publication Date 06.01.2022
International Application No. PCT/AU2021/050703
International Filing Date 30.06.2021
IPC
G06N 20/20 2019.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
20Ensemble learning
G06F 17/18 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
10Complex mathematical operations
18for evaluating statistical data
G06F 16/906 2019.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
90Details of database functions independent of the retrieved data types
906Clustering; Classification
G06Q 10/04 2012.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
10Administration; Management
04Forecasting or optimisation, e.g. linear programming, "travelling salesman problem" or "cutting stock problem"
CPC
G06F 16/9027
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
90Details of database functions independent of the retrieved data types
901Indexing; Data structures therefor; Storage structures
9027Trees
G06F 16/906
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
90Details of database functions independent of the retrieved data types
906Clustering; Classification
G06F 17/18
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
10Complex mathematical operations
18for evaluating statistical data ; , e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
G06N 20/20
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
20Ensemble learning
G06N 5/003
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
003Dynamic search techniques; Heuristics; Dynamic trees; Branch-and-bound
G06N 5/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
04Inference methods or devices
Applicants
  • AUSTRALIA AND NEW ZEALAND BANKING GROUP LIMITED [AU]/[AU]
Inventors
  • DU PREEZ, Warren
Agents
  • FB RICE
Priority Data
202090219830.06.2020AU
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) METHOD AND SYSTEM FOR GENERATING AN AI MODEL USING CONSTRAINED DECISION TREE ENSEMBLES
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME POUR GÉNÉRER UN MODÈLE D'IA À L'AIDE D'ENSEMBLES D'ARBRES DE DÉCISION CONTRAINTS
Abstract
(EN) A method for generating an artificial intelligence model for determining probability of rainfall, by applying a decision tree ensemble learning process on a dataset, the method comprising: receiving a first dataset comprising at least two variables; determining at least one split criteria for each variable within the first dataset; partitioning the first dataset based on each determined split criteria; calculating a measure of directionality for each partition of data; performing a constrained node selection process by selecting a candidate variable and split criteria, wherein the selection is made to keep a consistent directionality for the selected variable based on existing nodes; updating a directionality table at the end of a constrained node selection; reiterating the constrained node selection process for every node selection throughout the decision tree ensemble learning process until an ensemble model is generated; and processing a second dataset with the generated ensemble model to determine probability of rainfall; wherein the first dataset contains data received from one or more sensors, the received data including data pertaining to temperature.
(FR) L'invention concerne un procédé pour générer un modèle d'intelligence artificielle (IA) servant à déterminer la probabilité de pluie, par application d'un processus d'apprentissage d'ensemble par arbres de décision sur un ensemble de données, le procédé comprenant : la réception d'un premier ensemble de données comprenant au moins deux variables ; la détermination d'au moins un critère de division pour chaque variable présente dans le premier ensemble de données ; le partitionnement du premier ensemble de données sur la base de chaque critère de division déterminé ; le calcul d'une mesure de directionnalité pour chaque partition de données ; la réalisation d'un processus de sélection de nœud contraint par sélection d'une variable candidate et d'un critère de division, la sélection étant effectuée pour maintenir une directionnalité cohérente pour la variable sélectionnée sur la base de nœuds existants ; la mise à jour d'une table de directionnalité à la fin d'une sélection de nœud contraint ; la réitération du processus de sélection de nœud contraint pour chaque sélection de nœud dans le processus d'apprentissage d'ensemble par arbres de décision jusqu'à ce qu'un modèle d'ensemble soit généré ; et le traitement d'un second ensemble de données avec le modèle d'ensemble généré pour déterminer une probabilité de pluie ; le premier ensemble de données contenant des données reçues d'un ou de plusieurs capteurs, les données reçues comprenant des données concernant la température.
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