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1. (WO2017139534) SYSTÈMES ET PROCÉDÉS D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ROBUSTE À GRANDE ÉCHELLE

Pub. No.:    WO/2017/139534    International Application No.:    PCT/US2017/017310
Publication Date: Fri Aug 18 01:59:59 CEST 2017 International Filing Date: Sat Feb 11 00:59:59 CET 2017
IPC: G06N 3/08
Applicants: GOOGLE LLC
Inventors: RENDLE, Steffen
FETTERLY, Dennis Craig
SHEKITA, Eugene
SU, Bor-Yiing
Title: SYSTÈMES ET PROCÉDÉS D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ROBUSTE À GRANDE ÉCHELLE
Abstract:
La présente invention concerne un nouvel algorithme de descente de coordonnée évolutif (SCD) et un système associé pour des modèles linéaires généralisés dont le comportement de convergence est toujours le même, indépendamment du nombre de SCD redimensionnés et indépendamment de l'environnement informatique. Cela rend la SCD extrêmement robuste et lui permet de s'adapter à des ensembles de données très importants sur des serveurs universels à bas coût. Selon un aspect de l'invention, l'utilisation d'une séparation naturelle des paramètres en blocs permet d'effectuer des mises à jour en parallèle, un bloc à la fois, sans compromettre la convergence. Des résultats expérimentaux sur un ensemble de données publicitaire réel sont utilisés pour démontrer la rentabilité et l'évolutivité de la SCD.