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1. WO2021242777 - PRÉDICTION D’APPRENTISSAGE PAR MACHINE D’ÉTAT D’OCCUPATION DE PROPRIÉTÉS IMMOBILIÈRES

Numéro de publication WO/2021/242777
Date de publication 02.12.2021
N° de la demande internationale PCT/US2021/034098
Date du dépôt international 25.05.2021
CIB
G6E 1/00
Déposants
  • QUALITY CLAIMS MANAGEMENT CORPORATION [US]/[US]
Inventeurs
  • REITZ, Ronald R.
  • BUI, Robyn
  • SHUAIB, Badr
Mandataires
  • CHENG, Jonathan D.
  • RAWLINS, Pattric J.
Données relatives à la priorité
63/030,13226.05.2020US
Langue de publication Anglais (en)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) MACHINE-LEARNING PREDICTION OF OCCUPANCY STATUS OF REAL PROPERTY
(FR) PRÉDICTION D’APPRENTISSAGE PAR MACHINE D’ÉTAT D’OCCUPATION DE PROPRIÉTÉS IMMOBILIÈRES
Abrégé
(EN) Machine-learning prediction of occupancy status of real property. In an embodiment, ground-truth data, comprising property records, are received. The property records are normalized and augmented with property-specific data. Feature vectors, which are labeled with a known occupancy status, are generated from the normalized and augmented property records and used to train a machine-learning model to predict occupancy status based on a plurality of features.
(FR) L’invention concerne la prédiction d’apprentissage par machine de l’état d’occupation de propriétés immobilières. Selon un mode de réalisation, des données de réalité de terrain, comprenant des enregistrements de propriété, sont reçues. Les enregistrements de propriété sont normalisés et augmentés avec des données spécifiques à la propriété. Des vecteurs d’attributs, lesquels sont étiquetés avec un état d’occupation connu, sont générés à partir des enregistrements de propriété normalisés et augmentés et utilisés pour entraîner un modèle d’apprentissage par machine pour prédire l’état d’occupation sur la base d’une pluralité d’attributs.
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international