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1. WO2020094525 - SOLUTION POUR SYSTÈME D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Numéro de publication WO/2020/094525
Date de publication 14.05.2020
N° de la demande internationale PCT/EP2019/079974
Date du dépôt international 01.11.2019
CIB
G06N 3/04 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
04Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
G06N 3/08 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
08Méthodes d'apprentissage
CPC
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 3/0445
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0445Feedback networks, e.g. hopfield nets, associative networks
G06N 3/0454
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0454using a combination of multiple neural nets
G06N 3/0472
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0472using probabilistic elements, e.g. p-rams, stochastic processors
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
G06N 3/10
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
10Simulation on general purpose computers
Déposants
  • CURIOUS AI OY [FI]/[FI]
Inventeurs
  • VALPOLA, Harri
Mandataires
  • BERGGREN OY
Données relatives à la priorité
2018595809.11.2018FI
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) SOLUTION FOR MACHINE LEARNING SYSTEM
(FR) SOLUTION POUR SYSTÈME D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abrégé
(EN)
The invention relates to a computer-implemented method for estimating an uncertainty of a prediction generated by a machine learning system (150), the method comprising: receiving first data (310); training (320) a first machine learning model component (210) of a machine learning system (150) with the received first data, the first machine learning model component (210) is trained to generate a prediction (330); generating an uncertainty estimate of the prediction (340); training (350) a second machine learning model component (240) of the machine learning system (150) with second data, the second machine learning model component (240) is trained to generate a calibrated uncertainty estimate of the prediction (360). The invention also relates to a system and a computer program product.
(FR)
L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour estimer une incertitude d'une prédiction générée par un système d'apprentissage automatique (150), le procédé consistant : à recevoir des premières données (310) ; à former (320) un premier composant de modèle d'apprentissage automatique (210) d'un système d'apprentissage automatique (150) à l'aide des premières données reçues, le premier composant de modèle d'apprentissage machine (210) étant entraîné pour générer une prédiction (330) ; à générer une estimation d'incertitude de la prédiction (340) ; à entraîner (350) un second composant de modèle d'apprentissage automatique (240) du système d'apprentissage automatique (150) à l'aide des secondes données, le second composant de modèle d'apprentissage automatique (240) étant entraîné pour générer une estimation d'incertitude étalonnée de la prédiction (360). La présente invention concerne également un système et un produit-programme d'ordinateur.
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