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1. (WO2017167097) PROCÉDÉ ET APPAREIL D'ENTRAÎNEMENT DE MODÈLE D'APRÈS UNE FORÊT ALÉATOIRE

Pub. No.:    WO/2017/167097    International Application No.:    PCT/CN2017/077704
Publication Date: Fri Oct 06 01:59:59 CEST 2017 International Filing Date: Thu Mar 23 00:59:59 CET 2017
IPC: G06F 21/62
Applicants: ALIBABA GROUP HOLDING LIMITED
阿里巴巴集团控股有限公司
JIANG, Xiaoyan
姜晓燕
WANG, Shaomeng
王少萌
YANG, Xu
杨旭
Inventors: JIANG, Xiaoyan
姜晓燕
WANG, Shaomeng
王少萌
YANG, Xu
杨旭
Title: PROCÉDÉ ET APPAREIL D'ENTRAÎNEMENT DE MODÈLE D'APRÈS UNE FORÊT ALÉATOIRE
Abstract:
L'invention concerne un procédé et un appareil destinés à entraîner un modèle d'après une forêt aléatoire. Le procédé comporte les étapes suivantes: des nœuds exécutants sont divisés en un ou plusieurs groupes (101); des nœuds exécutants de chaque groupe échantillonnent de façon aléatoire des données d'échantillon prédéfinies de façon à obtenir des données cibles d'échantillon (102); des nœuds exécutants de chaque groupe utilisent les données cibles d'échantillon pour entraîner un ou plusieurs objets d'arbre de décision (103). Le procédé selon la présente invention a pour avantage qu'il n'est pas nécessaire d'examiner entièrement la totalité des données d'échantillon à un moment donné, ce qui réduit considérablement le volume de données à lire, réduisant ainsi le temps nécessaire à la mise à jour itérative d'un modèle et améliorant le rendement d'entraînement.