JP2017527013A5 - - Google Patents
Download PDFInfo
- Publication number
- JP2017527013A5 JP2017527013A5 JP2017501673A JP2017501673A JP2017527013A5 JP 2017527013 A5 JP2017527013 A5 JP 2017527013A5 JP 2017501673 A JP2017501673 A JP 2017501673A JP 2017501673 A JP2017501673 A JP 2017501673A JP 2017527013 A5 JP2017527013 A5 JP 2017527013A5
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- previously generated
- characterizations
- identified
- machine learning
- data set
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims 15
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims 10
- 238000000034 method Methods 0.000 claims 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims 3
- 238000011056 performance test Methods 0.000 claims 2
- 238000012549 training Methods 0.000 claims 2
Claims (14)
- コンピューティングデバイスであって、
少なくとも1つのプロセッサーと、
前記少なくとも1つのプロセッサーに接続されたメモリーであって、前記少なくとも1つのメモリー及び前記少なくとも1つのプロセッサーは、それぞれ、前記コンピューティングデバイスに動作を実行させる命令を格納及び実行するように構成され、前記動作は、
機械学習アプリケーションのためのタスク定義を受け取るステップと、
前記機械学習アプリケーションのための前記タスク定義を受け取ることに応答して、データセットの潜在的な使用に対して、及び前記機械学習アプリケーションのための前記受け取られたタスク定義に従って、複数の以前に生成された特徴化を自動的に特定するステップと、
前記受け取られたタスク定義を満たすために、前記複数の以前に生成された特徴化のうちの少なくとも1つの使用についての実行試験に基づいて、前記複数の特定された以前に生成された特徴化のうちの前記少なくとも1つを選択するステップと、
前記機械学習アプリケーションによる受け取られたデータセットの少なくとも一部についての処理のために、前記以前に生成された特徴化のうちの前記選択された少なくとも1つを出力するステップと
を含む、メモリーと
を備えるコンピューティングデバイス。 - 前記動作は、
前記受け取られたデータセットをデータセットのライブラリーと比較するステップをさらに含み、
前記複数の特定された以前に生成された特徴化のうちの前記少なくとも1つを選択するステップは、前記比較に基づく、
請求項1に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記動作は、
前記以前に生成された特徴化のうちの前記選択された少なくとも1つによって、前記データセットの前記少なくとも一部を、生データから、機械学習アルゴリズムにとって語義的に意味のある少なくとも1つのより高度な特徴へと処理するステップをさらに含む、請求項1に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記動作は、
前記受け取られたタスク定義をタスク定義のライブラリーと比較するステップをさらに含み、
前記複数の特定された以前に生成された特徴化のうちの前記少なくとも1つを選択するステップは、前記比較に基づく、
請求項1に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記動作は、
前記複数の特定された以前に生成された特徴化のうちの少なくとも1つについて過去の訓練実行の結果を調査するステップをさらに含む、請求項1に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記動作は、
前記複数の特定された以前に生成された特徴化のうちの少なくとも1つを前記受け取られたデータセットに適用した複数の試験実行の結果を調査するステップをさらに含み、
前記複数の特定された以前に生成された特徴化のうちの前記少なくとも1つを選択するステップは、前記結果に基づく、
請求項1に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記動作は、
成功が測定される方法の定義を受け取るステップをさらに含む、
請求項1に記載のコンピューティングデバイス。 - 機械学習アプリケーションのためのタスク定義を受け取るステップと、
前記機械学習アプリケーションのための前記タスク定義を受け取ることに応答して、データセットの潜在的な使用に対して、及び前記機械学習アプリケーションのための前記受け取られたタスク定義に従って、複数の以前に生成された特徴化を自動的に特定するステップと、
前記受け取られたタスク定義を満たすために、前記複数の以前に生成された特徴化のうちの少なくとも1つの使用についての実行試験に基づいて、前記複数の特定された以前に生成された特徴化のうちの前記少なくとも1つを選択するステップと、
前記機械学習アプリケーションによる受け取られたデータセットの少なくとも一部についての処理のために、前記以前に生成された特徴化のうちの前記選択された少なくとも1つを出力するステップと
を含む、方法。 - 前記受け取られたデータセットをデータセットのライブラリーと比較するステップをさらに含み、
前記複数の特定された以前に生成された特徴化のうちの前記少なくとも1つを選択するステップは、前記比較に基づく、
請求項8に記載の方法。 - 前記受け取られたタスク定義をタスク定義のライブラリーと比較するステップをさらに含み、
前記複数の特定された以前に生成された特徴化のうちの前記少なくとも1つを選択するステップは、前記比較に基づく、
請求項8に記載の方法。 - 前記複数の特定された以前に生成された特徴化のうちの前記選択された少なくとも1つについて過去の訓練実行の結果を調査するステップをさらに含む、
請求項10に記載の方法。 - 前記複数の特定された以前に生成された特徴化のうちの少なくとも1つを前記受け取られたデータセットに適用した複数の試験実行の結果を調査するステップをさらに含み、
前記複数の特定された以前に生成された特徴化のうちの前記少なくとも1つを選択するステップは、前記複数の試験実行の結果の比較に基づく、
請求項8に記載の方法。 - 前記以前に生成された特徴化のうちの前記選択された少なくとも1つによって、前記データセットの前記少なくとも一部を、生データから、機械学習アルゴリズムにとって語義的に意味のある少なくとも1つのより高度な特徴へと処理するステップをさらに含む、
請求項8に記載の方法。 - 成功が測定される方法の定義を受け取るステップをさらに含む、
請求項8に記載の方法。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201462023833P | 2014-07-12 | 2014-07-12 | |
US62/023,833 | 2014-07-12 | ||
US14/576,253 US20160012318A1 (en) | 2014-07-12 | 2014-12-19 | Adaptive featurization as a service |
US14/576,253 | 2014-12-19 | ||
PCT/US2015/039839 WO2016010832A1 (en) | 2014-07-12 | 2015-07-10 | Adaptive featurization as a service |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017527013A JP2017527013A (ja) | 2017-09-14 |
JP2017527013A5 true JP2017527013A5 (ja) | 2018-07-12 |
Family
ID=55067826
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017501673A Withdrawn JP2017527013A (ja) | 2014-07-12 | 2015-07-10 | サービスとしての適応特徴化 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20160012318A1 (ja) |
EP (1) | EP3167409A1 (ja) |
JP (1) | JP2017527013A (ja) |
CN (1) | CN106537423A (ja) |
RU (1) | RU2017100479A (ja) |
WO (1) | WO2016010832A1 (ja) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9436507B2 (en) | 2014-07-12 | 2016-09-06 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Composing and executing workflows made up of functional pluggable building blocks |
US10026041B2 (en) | 2014-07-12 | 2018-07-17 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Interoperable machine learning platform |
US10371005B2 (en) * | 2016-07-20 | 2019-08-06 | United Technologies Corporation | Multi-ply heat shield assembly with integral band clamp for a gas turbine engine |
US11669675B2 (en) | 2016-11-23 | 2023-06-06 | International Business Machines Corporation | Comparing similar applications with redirection to a new web page |
EP3480714A1 (en) * | 2017-11-03 | 2019-05-08 | Tata Consultancy Services Limited | Signal analysis systems and methods for features extraction and interpretation thereof |
CN110738304A (zh) * | 2018-07-18 | 2020-01-31 | 科沃斯机器人股份有限公司 | 机器模型更新方法、设备及存储介质 |
US20200210775A1 (en) * | 2018-12-28 | 2020-07-02 | Harman Connected Services, Incorporated | Data stitching and harmonization for machine learning |
US11373119B1 (en) * | 2019-03-29 | 2022-06-28 | Amazon Technologies, Inc. | Framework for building, orchestrating and deploying large-scale machine learning applications |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101782976B (zh) * | 2010-01-15 | 2013-04-10 | 南京邮电大学 | 一种云计算环境下机器学习自动选择方法 |
US8609602B2 (en) * | 2010-07-14 | 2013-12-17 | Anatrace Products, Llc | Cleaning solution |
US20120158623A1 (en) * | 2010-12-21 | 2012-06-21 | Microsoft Corporation | Visualizing machine learning accuracy |
WO2012103290A1 (en) * | 2011-01-26 | 2012-08-02 | Google Inc. | Dynamic predictive modeling platform |
TWM444868U (zh) * | 2012-07-20 | 2013-01-11 | Axpro Technology Inc | 遊戲用射擊器材之方向操控裝置 |
US9292799B2 (en) * | 2013-02-28 | 2016-03-22 | Chevron U.S.A. Inc. | Global model for failure prediction for artificial lift systems |
-
2014
- 2014-12-19 US US14/576,253 patent/US20160012318A1/en not_active Abandoned
-
2015
- 2015-07-10 WO PCT/US2015/039839 patent/WO2016010832A1/en active Application Filing
- 2015-07-10 RU RU2017100479A patent/RU2017100479A/ru not_active Application Discontinuation
- 2015-07-10 CN CN201580038042.7A patent/CN106537423A/zh active Pending
- 2015-07-10 JP JP2017501673A patent/JP2017527013A/ja not_active Withdrawn
- 2015-07-10 EP EP15742452.4A patent/EP3167409A1/en not_active Withdrawn
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2017527013A5 (ja) | ||
JP2016509308A5 (ja) | ||
JP2016530660A5 (ja) | ||
IN2015CH04673A (ja) | ||
JP2017510867A5 (ja) | ||
WO2015195676A3 (en) | Computer-implemented tools and methods for extracting information about the structure of a large computer software system, exploring its structure, discovering problems in its design, and enabling refactoring | |
JP2018022216A5 (ja) | ||
JP2018510403A5 (ja) | ||
JP2016029601A5 (ja) | ||
JP2015230727A5 (ja) | ||
JP2016024789A5 (ja) | ||
JP2014016819A5 (ja) | ||
JP2016503216A5 (ja) | ||
JP2016164748A5 (ja) | ||
JP2013232231A5 (ja) | プログラム、情報処理装置及び制御方法 | |
JP2016509714A5 (ja) | ||
JP2016151932A5 (ja) | ||
RU2018142897A (ru) | Оптимизатор запроса для использования cpu и рефакторинга кода | |
JP2018532190A5 (ja) | ||
RU2017100479A (ru) | Адаптивное акцентирование в качестве услуги | |
JP2017532657A5 (ja) | ||
JP2016511484A5 (ja) | ||
SG10201901587VA (en) | Application testing | |
JP2015018325A5 (ja) | ||
SG10201710531VA (en) | Program, information processing apparatus and method |