JP2017520825A5 - - Google Patents

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Claims (10)

  1. サーバにおいて、分類子モデルを生成する方法であって、
    共通特徴モデルを複数のユーザデバイスに分散することと、
    前記共通特徴モデル上で複数の分類子をトレーニングすることと、
    前記複数の分類子のうちの第1の分類子を前記複数のユーザデバイスのうちの第1のユーザに、および前記複数の分類子のうちの第2の分類子を前記複数のユーザデバイスのうちの第2のユーザに分散すること、前記第1の分類子は、前記第2の分類子と異なる、と
    を備える、方法。
  2. 前記複数の分類子のうちの少なくとも1つは、少なくとも1つのエンティティから取得されたラベル付けされたデータのセット上でトレーニングされる、
    請求項1に記載の方法。
  3. 前記少なくとも1つのエンティティは、指定されたユーザを備える、
    請求項2に記載の方法。
  4. 前記少なくとも1つのエンティティから前記取得されたラベル付けされたデータのセット上で前記トレーニングされた分類子の各々にメトリックを提供することをさらに備える、
    請求項2に記載の方法。
  5. 前記メトリックは、分類精度、またはラベル付けされた画像の数に関する情報を備える、
    請求項4に記載の方法。
  6. 遠隔デバイス上のデータから計算された少なくとも1つの特徴を受信することと、
    前記少なくとも1つの特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記遠隔デバイス上の前記データを分類するための少なくとも1つの分類子を決定することと、
    少なくとも1つの分類子の表示を前記遠隔デバイスに分散することと
    をさらに備える、請求項1に記載の方法。
  7. 遠隔デバイス上のデータから計算された特徴を受信することと、
    前記受信された特徴に少なくとも部分的に基づいて分類を計算することと、
    前記分類を前記遠隔デバイスに送信することと
    をさらに備える、請求項1に記載の方法。
  8. ラベル付けされたデータの1つまたは複数のセットに関連付けられるクラスの分類を行うように構成された、組み合わされた分類子を生成するために、前記第1の分類子と前記第2の分類子を組み合わせることと、
    前記組み合わされた分類子を前記複数のユーザデバイスのうちの少なくとも1人に分散することと
    をさらに備える、請求項1に記載の方法。
  9. 前記複数の分類子のうちの少なくとも1つは、少なくとも1つのエンティティからのフィードバックに少なくとも部分的に基づいてトレーニングされる、
    請求項1に記載の方法。
  10. 分類子モデルを生成するためのサーバであって、
    共通特徴モデルを複数のユーザデバイスに分散するための手段と、
    前記共通特徴モデル上で複数の分類子をトレーニングするための手段と、
    前記複数の分類子のうちの第1の分類子を前記複数のユーザデバイスのうちの第1のユーザに、および前記複数の分類子のうちの第2の分類子を前記複数のユーザデバイスのうちの第2のユーザに分散するための手段、前記第1の分類子は、前記第2の分類子とは異なる、と
    を備える、サーバ
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