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1. (WO2017176742) SÉLECTION D'ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication :    WO/2017/176742    N° de la demande internationale :    PCT/US2017/025929
Date de publication : 12.10.2017 Date de dépôt international : 04.04.2017
CIB :
G06F 15/18 (2006.01)
Déposants : BIGML, INC. [US/US]; 2851 NW 9th Conifer Plaza Building, Suite D Corvallis, OR 97330 (US)
Inventeurs : PARKER, Charles; (US)
Mandataire : AUYEUNG, Aloysius, T.C.; (US).
STOLOWITZ, Micah, D.; (US).
BLAIR, Steven, R.; (US).
COFIELD, Michael, A.; (US).
BUNKER, Gillian, L.; (US)
Données relatives à la priorité :
62/318,672 05.04.2016 US
Titre (EN) SELECTION OF MACHINE LEARNING ALOGORITHMS
(FR) SÉLECTION D'ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abrégé : front page image
(EN)Systems and methods of selecting machine learning models/algorithms for a candidate dataset are disclosed. A computer system may access historical data of a set of algorithms applied to a set of benchmark datasets; select a first algorithm of the set of algorithms; apply the first algorithm to an input dataset to create a model of the input dataset; evaluate and store results of the applying; and add the first algorithm to a set of tried algorithms. The computer system may select a next algorithm of the algorithm set via submodular optimization based on the historical data and the set of tried algorithms; apply the next algorithm to the input dataset; capture a next result based on the applying; add the next result to update the set of tried algorithms; and repeat the submodular optimization. The procedure may continue until a termination condition is reached.
(FR)L'invention concerne des systèmes et des procédés de selection de modèles/d'algorithmes d'apprentissage automatique pour un jeu de données candidat. Un système informatique peut accéder à des données historiques d'un ensemble d'algorithmes appliqués à un ensemble de jeux de données de référence; sélectionner un premier algorithme dans l'ensemble d'algorithmes; appliquer le premier algorithme à un jeu de données d'entrée pour créer un modèle du jeu de données d'entrée; évaluer et stocker des résultats de l'application; et ajouter le premier algorithme à un ensemble d'algorithmes testés. Le système informatique peut sélectionner un algorithme suivant dans l'ensemble d'algorithmes via une optimisation sous-modulaire basée sur les données historiques et l'ensemble de algorithmes testés; appliquer l'algorithme suivant au jeu de données d'entrée; capturer un résultat suivant basé sur l'application; ajouter le résultat suivant pour mettre à jour l'ensemble d'algorithmes testés; et répéter l'optimisation sous-modulaire. La procédure peut se poursuivre jusqu'à ce qu'une condition d'arrêt soit atteinte.
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, DJ, 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, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, 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, ST, 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)