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1. (WO2018049154) MISE À JOUR DE STRUCTURES DE DONNÉES D'ATTRIBUT POUR INDIQUER DES RELATIONS CONJOINTES ENTRE DES ATTRIBUTS ET DES SORTIES PRÉDICTIVES POUR L'APPRENTISSAGE DE SYSTÈMES DE MODÉLISATION AUTOMATISÉE
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N° de publication :    WO/2018/049154    N° de la demande internationale :    PCT/US2017/050672
Date de publication : 15.03.2018 Date de dépôt international : 08.09.2017
CIB :
G06F 17/30 (2006.01), G06N 99/00 (2010.01)
Déposants : EQUIFAX, INC. [US/US]; 1550 Peachtree Street, N.W. Atlanta, Georgia 30309 (US).
MIN, Xinyu [US/US]; (US).
OUYANG, Jeffrey Qijia [US/US]; (US)
Inventeurs : MIN, Xinyu; (US).
OUYANG, Jeffrey Qijia; (US)
Mandataire : GARDNER, Jason D.; (US).
GRICE, Christopher J.; (US).
CURYLO, Robert J.; (US)
Données relatives à la priorité :
62/385,383 09.09.2016 US
Titre (EN) UPDATING ATTRIBUTE DATA STRUCTURES TO INDICATE JOINT RELATIONSHIPS AMONG ATTRIBUTES AND PREDICTIVE OUTPUTS FOR TRAINING AUTOMATED MODELING SYSTEMS
(FR) MISE À JOUR DE STRUCTURES DE DONNÉES D'ATTRIBUT POUR INDIQUER DES RELATIONS CONJOINTES ENTRE DES ATTRIBUTS ET DES SORTIES PRÉDICTIVES POUR L'APPRENTISSAGE DE SYSTÈMES DE MODÉLISATION AUTOMATISÉE
Abrégé : front page image
(EN)Attribute data structures can be updated to indicate joint relationships among attributes and predictive outputs in training data that can be used for training automated modeling system. A data structure that stores training data for training an automated modeling algorithm can be accessed. The training data can include first data for a first attribute and second data for a second attribute. The data structure can be modified to include a derived attribute that indicates a joint relationship among the first attribute, the second attribute, and a predictive output variable. The automated modeling algorithm can be trained with the first attribute, the second attribute, and the derived attribute.
(FR)Des structures de données d'attribut peuvent être mises à jour pour indiquer des relations conjointes entre des attributs et des sorties prédictives dans des données d'apprentissage qui peuvent être utilisées pour l'apprentissage d'un système de modélisation automatisée. L'invention permet d'accéder à une structure de données comprenant des données d'apprentissage utilisées pour l'apprentissage d'un algorithme de modélisation automatisée. Les données d'apprentissage peuvent comprendre des premières données pour un premier attribut, et des secondes données pour un second attribut. La structure de données peut être modifiée de sorte à inclure un attribut dérivé qui indique une relation conjointe entre le premier attribut, le second attribut, et une variable de sortie prédictive. L'apprentissage de l'algorithme de modélisation automatisée peut se faire à l'aide du premier attribut, du second attribut, et de l'attribut dérivé.
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, JO, 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)