JP2018510399A - 異種環境におけるエッジデバイスのためのモデルフィルタリングおよびモデルミキシングによる機械学習 - Google Patents
異種環境におけるエッジデバイスのためのモデルフィルタリングおよびモデルミキシングによる機械学習 Download PDFInfo
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Abstract
Description
本出願は、2015年1月22日に出願された米国特許出願第14/602,843号の優先権を主張するものであり、その開示の全体は参照により本明細書に組み込まれる。
Claims (20)
- エッジデバイスであって、
複数の異なるエッジデバイスと通信するように構成された通信モジュールと、
第1のタイプのデータを収集するように構成されたデータ収集デバイスと、
前記データ収集デバイスによって収集データを格納するように構成されたメモリと、
機械学習モジュールと、
モデルミキシングモジュールと、を備え、前記エッジデバイスは、
第1の所定のタスクに関連する第1のモデルを使用して、前記データ収集デバイスによって収集された第1のデータを分析し、
予測、分類、クラスタリング、異常検出、および認識のうちの少なくとも1つを含む結果を出力し、
前記結果の正確さに基づいて、前記第1のモデルを更新して、前記第1の所定のタスクに関連する第1の局所モデルを作成し、
エッジデバイスの異種グループ内の少なくとも1つの他のエッジデバイスと通信し、前記エッジデバイスの異種グループは、少なくとも第1のエッジデバイスおよび第2のエッジデバイスを含み、前記第1のエッジデバイスは前記第1のタイプのデータを収集して分析し、前記第2のエッジデバイスは異なる第2のタイプのデータを収集して分析し、
局所モデルに対する要求を前記エッジデバイスの異種グループに送信し、
前記エッジデバイスの異種グループから第1の複数の局所モデルを受信し、
構造メタデータによって前記第1の複数の局所モデルをフィルタリングし、前記第1の複数の局所モデルは、第2の複数の局所モデルを含み、前記第2の複数の局所モデルの各々は第2の所定のタスクに関連し、
前記第2の複数の局所モデルのミキシング演算を実行して、前記第2の所定のタスクに関連する混合モデルを生成し、
前記混合モデルを前記エッジデバイスの異種グループに送信するように構成されるエッジデバイス。 - 前記第1のタイプのデータはビデオ画像データであり、前記第2のタイプのデータは速度データである、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記エッジデバイスは、コンテキストメタデータによって前記複数の局所モデルをフィルタリングするようにさらに構成される、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記エッジデバイスは、データ分布によって前記複数の局所モデルをフィルタリングするようにさらに構成される、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記エッジデバイスは、前記複数の局所モデルをクラスタリングするようにさらに構成される、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記ミキシング演算は、前記複数の局所モデルのグループのサイズおよび前記エッジデバイスのコンピュータパワーを使用して決定される、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記ミキシング演算は平均化演算である、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記ミキシング演算は、遺伝的アルゴリズム演算である、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記ミキシング演算は列挙演算である、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記ミキシング演算はアンサンブル演算である、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記第1の所定のタスクは、前記第2の所定のタスクと同じタスクである、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記エッジデバイスは、前記第1の局所モデルを前記混合モデルに置き換えるようにさらに構成される、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記第1の複数の局所モデルは、前記第2の複数の局所モデルとは異なる第3の複数の局所モデルを含み、前記エッジデバイスは、前記第3の複数の局所モデルのミキシング演算を実行して、前記第2の所定のタスクとは異なる第3の所定のタスクに関連する第2の混合モデルを生成するようにさらに構成される、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記エッジデバイスは、ショッピングカートデバイスおよび監視カメラのうちの1つである、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記エッジデバイスは、自動車内に組み込まれている、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 前記エッジデバイスは、現金自動預け払い機である、請求項1に記載のエッジデバイス。
- 命令を格納するコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、複数の異なるエッジデバイスと通信するように構成された通信モジュールと、
第1のタイプのデータを収集するように構成されたデータ収集デバイスと、
前記データ収集デバイスによって収集データを格納するように構成されたメモリと、
機械学習モジュールと、
モデルミキシングモジュールと、を含むエッジデバイスによって実行された場合に、前記エッジデバイスに対して、
第1の所定のタスクに関連する第1のモデルを使用して、前記データ収集デバイスによって収集された第1のデータを分析させ、
予測、分類、クラスタリング、異常検出、および認識のうちの少なくとも1つを含む結果を出力させ、
前記結果の正確さに基づいて、前記第1のモデルを更新して、前記第1の所定のタスクに関連する第1の局所モデルを作成し、
エッジデバイスの異種グループ内の少なくとも1つの他のエッジデバイスと通信させ、前記エッジデバイスの異種グループは、少なくとも第1のエッジデバイスおよび第2のエッジデバイスを含み、前記第1のエッジデバイスは前記第1のタイプのデータを収集して分析し、前記第2のエッジデバイスは異なる第2のタイプのデータを収集して分析し、
局所モデルに対する要求を前記エッジデバイスの異種グループに送信させ、
前記エッジデバイスの異種グループから第1の複数の局所モデルを受信させ、
構造メタデータによって前記第1の複数の局所モデルをフィルタリングさせ、前記第1の複数の局所モデルは、第2の複数の局所モデルを含み、前記第2の複数の局所モデルの各々は第2の所定のタスクに関連し、
前記第2の複数の局所モデルのミキシング演算を実行して、前記第2の所定のタスクに関連する混合モデルを生成させ、
前記混合モデルを前記エッジデバイスの異種グループに送信させる、コンピュータ可読媒体。 - エッジデバイスによって実行される方法であって、エッジデバイス内の通信モジュールによって、複数の異なるエッジデバイスと通信するステップと、
データ収集デバイスにより第1のタイプのデータを収集するステップと、
前記データ収集デバイスによって収集データをメモリに格納するステップと、
第1の所定のタスクに関連する第1のモデルを使用して、前記データ収集デバイスによって収集された第1のデータを分析するステップと、
予測、分類、クラスタリング、異常検出、および認識のうちの少なくとも1つを含む結果を出力するステップと、
前記結果の正確さに基づいて、前記第1のモデルを更新して、前記第1の所定のタスクに関連する第1の局所モデルを作成するステップと、
エッジデバイスの異種グループ内の少なくとも1つの他のエッジデバイスと通信するステップであって、前記エッジデバイスの異種グループは、少なくとも第1のエッジデバイスおよび第2のエッジデバイスを含み、前記第1のエッジデバイスは前記第1のタイプのデータを収集して分析し、前記第2のエッジデバイスは異なる第2のタイプのデータを収集して分析するステップと、
局所モデルに対する要求を前記エッジデバイスの異種グループに送信するステップと、
前記エッジデバイスの異種グループから第1の複数の局所モデルを受信するステップと、
構造メタデータによって前記第1の複数の局所モデルをフィルタリングするステップであって、前記第1の複数の局所モデルは、第2の複数の局所モデルを含み、前記第2の複数の局所モデルの各々は第2の所定のタスクに関連するステップと、
前記第2の複数の局所モデルのミキシング演算を実行して、前記第2の所定のタスクに関連する混合モデルを生成するステップと、
前記混合モデルを前記エッジデバイスの異種グループに送信するステップと、を含む方法。 - コンテキストメタデータによって前記複数の局所モデルをフィルタリングするステップをさらに含む、請求項18に記載の方法。
- データ分布によって前記複数の局所モデルをフィルタリングするステップをさらに含む、請求項18に記載の方法。
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