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1. (WO2018183473) MODÈLE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE D'ENSEMBLE FONDÉ SUR LE TEMPS
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication : WO/2018/183473 N° de la demande internationale : PCT/US2018/024806
Date de publication : 04.10.2018 Date de dépôt international : 28.03.2018
CIB :
G06F 15/18 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
15
Calculateurs numériques en général; Équipement de traitement de données en général
18
dans lequel un programme est modifié en fonction de l'expérience acquise par le calculateur lui-même au cours d'un cycle complet; Machines capables de s'instruire
Déposants : H2O.AI INC.[US/US]; 2307 Leghorn Street Mountain View, CA 94043, US
Inventeurs : AMBATI, Srisatish; US
BARTHUR, Ashrith; US
Mandataire : HWANG, Timothy, H.; US
Données relatives à la priorité :
15/937,64827.03.2018US
62/479,96331.03.2017US
Titre (EN) TIME-BASED ENSEMBLE MACHINE LEARNING MODEL
(FR) MODÈLE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE D'ENSEMBLE FONDÉ SUR LE TEMPS
Abrégé :
(EN) An input dataset is sorted into a first version of data and a second version of data. The first version of data is associated with a first period of time and the second version of data is associated with a second period of time. The second period of time is a shorter period of time than the first period of time. A first set of one or more machine learning models is generated based on the first version of data. A second set of one or more machine learning models is generated based on the second version of data. The first set of one or more machine learning models and the second set of one or more machine learning models are combined to generate an ensemble model. A prediction based on the ensemble model is outputted. The prediction indicates abnormal behavior associated with the input dataset.
(FR) L'invention concerne un ensemble de données d'entrée trié en une première version de données et une seconde version de données. La première version de données est associée à une première période de temps et la seconde version de données est associée à une seconde période de temps. La seconde période de temps est une période de temps plus courte que la première période de temps. Un premier ensemble d'un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique est généré en fonction de la première version de données. Un second ensemble d'un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique est généré en fonction de la seconde version de données. Le premier ensemble d'un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique et le second ensemble d'un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique sont combinés afin de générer un modèle d'ensemble. Une prédiction fondée sur le modèle d'ensemble est émise en sortie. La prédiction indique un comportement anormal associé à l'ensemble de données d'entrée.
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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)