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1. (WO2018093462) GESTION ET ÉVALUATION DE MODÈLES APPRIS PAR APPRENTISSAGE MACHINE SUR LA BASE DE DONNÉES JOURNALISÉES LOCALEMENT
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N° de publication : WO/2018/093462 N° de la demande internationale : PCT/US2017/053187
Date de publication : 24.05.2018 Date de dépôt international : 25.09.2017
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 : 02.03.2018
CIB :
G06N 99/00 (2010.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
99
Matière non prévue dans les autres groupes de la présente sous-classe
Déposants :
GOOGLE LLC [US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
Inventeurs :
BONAWITZ, Keith; US
RAMAGE, Daniel; US
Mandataire :
PROBST, Joseph J.; US
BATAVIA, Neil, M.; US
CLARK, Jonathan; Venner Shipley LLP 200 Aldersgate London EC1A 4HD, GB
Données relatives à la priorité :
15/357,55921.11.2016US
Titre (EN) MANAGEMENT AND EVALUATION OF MACHINE-LEARNED MODELS BASED ON LOCALLY LOGGED DATA
(FR) GESTION ET ÉVALUATION DE MODÈLES APPRIS PAR APPRENTISSAGE MACHINE SUR LA BASE DE DONNÉES JOURNALISÉES LOCALEMENT
Abrégé :
(EN) The present disclosure provides systems and methods for the management and/or evaluation of machine-learned models based on locally logged data. In one example, a user computing device can obtain a machine-learned model (e.g., from a server computing device) and can evaluate at least one performance metric for the machine-learned model. In particular, the at least one performance metric for the machine-learned model can be evaluated relative to data that is stored locally at the user computing device. The user computing device and/or the server computing device can determine whether to activate the machine-learned model on the user computing device based at least in part on the at least one performance metric. In another example, the user computing device can evaluate a plurality of machine-learned models against locally stored data. At least one of the models can be selected based on the evaluated performance metrics.
(FR) La présente invention concerne des systèmes et des procédés pour la gestion et/ou l'évaluation de modèles appris par apprentissage machine sur la base de données journalisées localement. Dans un exemple, un dispositif informatique d'utilisateur peut obtenir un modèle appris par machine (par exemple, à partir d'un dispositif informatique de serveur) et peut évaluer au moins une métrique de performance pour le modèle appris par apprentissage machine. En particulier, l'au moins une métrique de performance pour le modèle appris par machine peut être évaluée par rapport à des données qui sont mémorisées localement au niveau du dispositif informatique d'utilisateur. Le dispositif informatique d'utilisateur et/ou le dispositif informatique de serveur peuvent déterminer s'il faut activer le modèle appris par apprentissage machine sur le dispositif informatique d'utilisateur en fonction, au moins en partie, de l'au moins une métrique de performance. Dans un autre exemple, le dispositif informatique d'utilisateur peut évaluer une pluralité de modèles appris par apprentissage machine contre des données mémorisées localement. Au moins l'un des modèles peut être sélectionné en fonction de la métrique de performance évaluée.
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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)