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1. (WO2018059016) PROCÉDÉ DE TRAITEMENT DE CARACTÉRISTIQUES ET SYSTÈME DE TRAITEMENT DE CARACTÉRISTIQUES POUR L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
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N° de publication : WO/2018/059016 N° de la demande internationale : PCT/CN2017/088964
Date de publication : 05.04.2018 Date de dépôt international : 19.06.2017
CIB :
G06N 99/00 (2010.01)
Déposants : THE FOURTH PARADIGM (BEIJING) TECH CO LTD[CN/CN]; Room 610, Tower A, Dragon Springs No.35 Shangdi East Road, Haidian District Beijing 100085, CN
Inventeurs : LUO, Yuanfei; CN
TU, Weiwei; CN
Mandataire : ZYX INTELLECTUAL PROPERTY LAW FIRM; Caizhi International Building B-1503 No. 18 Zhongguancun Road, Haidian District Beijing 100083, CN
Données relatives à la priorité :
201610857425.327.09.2016CN
Titre (EN) FEATURE PROCESSING METHOD AND FEATURE PROCESSING SYSTEM FOR MACHINE LEARNING
(FR) PROCÉDÉ DE TRAITEMENT DE CARACTÉRISTIQUES ET SYSTÈME DE TRAITEMENT DE CARACTÉRISTIQUES POUR L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
(ZH) 针对机器学习的特征处理方法及特征处理系统
Abrégé : front page image
(EN) Provided are a feature processing method and feature processing system for machine learning. The feature processing method comprises: (A) acquiring a data record, wherein the data record comprises at least one piece of attribute information; (B) for each of the continuous features generated based on at least a some of the attribute information in the at least one piece of attribute information, executing a basic binning operation and at least one additional operation to generate a basic binning feature and at least one additional feature corresponding to each of the continuous features; and (C) generating a machine learning sample at least comprising the generated basic binning feature and at least one additional feature. By means of the above-mentioned method, a plurality of features comprising the binning feature and corresponding to the continuous features can be acquired, so as to make the features constituting the machine learning sample more effective, so as to improve the effect of a machine learning model.
(FR) L'invention concerne un procédé de traitement de caractéristiques et un système de traitement de caractéristiques pour l'apprentissage automatique. Le procédé de traitement de caractéristiques comprend: (A) l'acquisition d'un enregistrement de données, l'enregistrement de données comprenant au moins un élément d'information d'attribut; (B) pour chacune des caractéristiques continues générées sur la base d'au moins une partie de ladite information d'attribut dans ledit au moins un élément d'information d'attribut, l'exécution d'une opération de compartimentage de base et d'au moins une opération supplémentaire pour générer une caractéristique de compartimentage de base et d'au moins une caractéristique supplémentaire correspondant à chacune des caractéristiques continues; et (C) la génération d'un échantillon d'apprentissage automatique comportant au moins la caractéristique de compartimentage de base générée et au moins une caractéristique supplémentaire. Grâce au procédé selon la présente invention, une pluralité de fonctions comportant la caractéristique de compartimentage et correspondant aux caractéristiques continues peuvent être acquises, afin de rendre les caractéristiques constituant l'échantillon d'apprentissage automatique plus efficaces, en vue d'améliorer l'effet d'un modèle d'apprentissage automatique.
(ZH) 提供了一种针对机器学习的特征处理方法及特征处理系统,其中,所述特征处理方法包括:(A)获取数据记录,其中,所述数据记录包括至少一个属性信息;(B)针对基于所述至少一个属性信息之中的至少一部分属性信息产生的连续特征之中的每一个连续特征,执行基本分箱运算和至少一个附加运算,以产生与所述每一个连续特征对应的基本分箱特征和至少一个附加特征;(C)产生至少包括所产生的基本分箱特征和至少一个附加特征的机器学习样本。通过上述方式,可获得与连续特征相应的包括分箱特征的多个特征,使得组成机器学习样本的特征更为有效,从而提升了机器学习模型的效果。
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 : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)