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1. (WO2014093949) ATTRIBUTION DE RESSOURCE POUR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2014/093949    N° de la demande internationale :    PCT/US2013/075209
Date de publication : 19.06.2014 Date de dépôt international : 14.12.2013
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 :    25.07.2014    
CIB :
G06N 7/00 (2006.01)
Déposants : MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US/US]; One Microsoft Way Redmond, WA 98052-6399 (US)
Inventeurs : NOWOZIN, Reinhard Sebastian Bernhard; (US).
LOH, Po-ling; (US)
Mandataire : FREE, Rachel; Olswang LLP 90 High Holborn London Greater London WC1V 6XX (GB)
Données relatives à la priorité :
13/714,610 14.12.2012 US
Titre (EN) RESOURCE ALLOCATION FOR MACHINE LEARNING
(FR) ATTRIBUTION DE RESSOURCE POUR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abrégé : front page image
(EN)Resource allocation for machine learning is described such as for selecting between many possible options, for example, as part of an efficient training process for random decision tree training, for selecting which of many families of models best describes data, for selecting which of many features best classifies items. In various examples samples of information about uncertain options are used to score the options. In various examples, confidence intervals are calculated for the scores and used to select one or more of the options. In examples, the scores of the options may be bounded difference statistics which change little as any sample is omitted from the calculation of the score. In an example, random decision tree training is made more efficient whilst retaining accuracy for applications not limited to human body pose detection from depth images.
(FR)L'invention concerne l'attribution de ressource pour apprentissage automatique, par exemple pour effectuer une sélection entre de nombreuses options possibles, par exemple, en tant que partie d'un processus d'apprentissage efficace pour apprentissage d'arbre de décision aléatoire, pour sélectionner quelle famille de modèles parmi de nombreuses familles de modèles décrit le mieux des données, pour sélectionner quelle caractéristique parmi de nombreuses caractéristiques classifie le mieux des éléments. Selon divers exemples, des échantillons d'informations concernant des options incertaines sont utilisés pour attribuer des scores aux options. Selon divers exemples, des intervalles de confiance sont calculés pour les scores et utilisés pour sélectionner une ou plusieurs des options. Selon des exemples, les scores des options peuvent être des statistiques de différence bornées qui changent peu lorsqu'un échantillon quelconque est omis du calcul du score. Selon un exemple, un apprentissage d'arbre de décision aléatoire est rendu plus efficace tout en conservant sa précision pour des applications non limitées à la détection de pose de corps humain à partir d'images de profondeur.
États désignés : 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, LT, 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.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (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)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)