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1. (WO2019032157) PLATE-FORME D'APPRENTISSAGE MACHINE SUR DISPOSITIF
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N° de publication : WO/2019/032157 N° de la demande internationale : PCT/US2018/029571
Date de publication : 14.02.2019 Date de dépôt international : 26.04.2018
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 :
SANKETI, Pannag; US
GRIESKAMP, Wolfgang; US
RAMAGE, Daniel; US
ARADHYE, Hrishikesh; US
HU, Shiyu; US
Mandataire :
PROBST, Joseph J.; US
BATAVIA, Neil, M.; US
Données relatives à la priorité :
15/674,91011.08.2017US
Titre (EN) ON-DEVICE MACHINE LEARNING PLATFORM
(FR) PLATE-FORME D'APPRENTISSAGE MACHINE SUR DISPOSITIF
Abrégé :
(EN) The present disclosure provides systems and methods for on-device machine learning. In particular, the present disclosure is directed to an on-device machine learning platform and associated techniques that enable on-device prediction, training, example collection, and/or other machine learning tasks or functionality. The on-device machine learning platform can include a context provider that securely injects context features into collected training examples and/or client-provided input data used to generate predictions/inferences. Thus, the on-device machine learning platform can enable centralized training example collection, model training, and usage of machine-learned models as a service to applications or other clients.
(FR) La présente invention concerne des systèmes et des procédés d'apprentissage machine sur dispositif. En particulier, la présente invention concerne une plate-forme d'apprentissage machine sur dispositif et des techniques associées qui permettent une prédiction, un apprentissage, une collecte d'exemples et/ou d'autres tâches ou fonctionnalité d'apprentissage machine sur dispositif. La plate-forme d'apprentissage machine sur dispositif peut comprendre un fournisseur de contexte qui injecte de manière sécurisée des caractéristiques de contexte dans des exemples d'apprentissage collectés et/ou des données d'entrée fournies par un client utilisés pour générer des prédictions/inférences. Ainsi, la plate-forme d'apprentissage machine sur dispositif peut permettre une collecte d'exemples d'apprentissage centralisés, un apprentissage de modèles et une utilisation de modèles appris par la machine en tant que service pour des applications ou d'autres clients.
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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)