JP2022534721A - データトラフィックを処理及び分配する予測モデリング及び分析 - Google Patents
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Abstract
Description
要求:$500
状態:TX
住所における長さ:36か月
電子メール:.comで終了する
不動産を所有
連絡時刻:朝
年齢:48
月収:$2500
支払:2週間ごと
振込制度を有する
最低価格:$2
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午前8時において適用されている
円形変数sinHR 0.866025
円形変数comHR-0.5
E(A)=P(Sale A)*Money Made+(1-P(Sale A))*(-Money Spent)
E(A)=(Money Made-Money Spent)*P(Sale A)
Claims (20)
- リアルタイム環境用の機械学習モデルを生成及び配備する方法であって、
グラフィカルユーザーインターフェイスを介して、ユーザー選択された係数及びトレーニングデータを受け取るステップと、
前記受け取られた係数及びトレーニングデータに基づいて第1機械学習モデルを生成する第1機械学習アルゴリズムを起動するステップと、
前記第1機械学習モデルによる予測の精度を試験するステップと、
前記第1機械学習モデルの前記予測の精度が閾値未満であると判定するステップと、
前記予測の精度が前記閾値未満であるという判定に応答して、特定の基準を評価するステップと、
前記特定の基準が充足されていることに応答して、前記受け取られた係数及びトレーニングデータに基づいて第2機械学習モデルを生成する第2機械学習アルゴリズムを起動するステップと、
到来データに基づいてリアルタイム予測を実施するべく前記第1機械学習モデルの代わりに前記第2機械学習モデルを配備するステップと、
複数のソースから前記到来データを受け取るステップと、
前記複数のソースの特定のソースからの前記到来データと関連する成功の尤度を予測するべく前記第2機械学習モデルを起動するステップと、
前記成功の尤度の判定に応答して、前記特定のソースからの前記到来データを宛先に送信するステップと、
を有する方法。 - 前記宛先は、複数の宛先から選択されており、前記方法は、
前記複数の宛先用の値を算出するステップと、
前記算出された値に基づいて前記複数の宛先を動的にランク付けするステップと、
前記ランク付けに基づいて前記宛先を選択するステップと、
を更に有する請求項1に記載の方法。 - 前記値のそれぞれは、前記複数の宛先のそれぞれに送信されている前記特定のソースからの前記到来データから結果的に得られる成功の尤度の予測に基づいて算出されている請求項2に記載の方法。
- 前記到来データの送信に応答して前記宛先から信号を受け取るステップと、
前記信号の受け取りに応答して、前記ランク付けに基づいて前記複数の宛先の第2の宛先を識別するステップと、
前記到来データを前記第2の宛先に送信するステップと、
を更に有する請求項2に記載の方法。 - 前記第1機械学習モデルは、第1リンク関数と関連する一般化線形モデル(GLM)である請求項1に記載の方法。
- 前記第2機械学習モデルは、主成分回帰又はベイズGLMの少なくとも1つである請求項5に記載の方法。
- 前記基準は、前記トレーニングデータのサイズであり、前記基準は、前記トレーニングデータの前記サイズが閾値サイズ未満であるという判定に応答して充足されている請求項6に記載の方法。
- 前記成功の尤度は、前記宛先に前記到来データを販売する尤度を含む請求項1に記載の方法。
- 前記複数のソースの第2ソースからの前記到来データと関連する成功の尤度を予測するべく第2機械学習モデルを起動するステップと、
前記成功の尤度が閾値量未満であると判定するステップと、
前記成功の尤度が前記閾値未満であるという判定に応答して、前記第2ソースから前記到来データをフィルタリングによって除去するステップと、
を更に有する請求項1に記載の方法。 - 前記フィルタリングによる除去に応答して、前記第2ソースからの前記到来データを前記宛先に送信することを抑制するステップを更に有する請求項9に記載の方法。
- リアルタイム環境用の機械学習モデルを生成及び配備するシステムであって、
プロセッサと、
メモリと、
を有し、前記メモリは、前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、
グラフィカルユーザーインターフェイスを介して、ユーザー選択された係数及びトレーニングデータを受け取り、
前記受け取られた係数及びトレーニングデータに基づいて第1機械学習モデルを生成するべく第1機械学習アルゴリズムを起動し、
前記第1機械学習モデルによる予測の精度を試験し、
前記第1機械学習モデルの前記予測の精度が閾値未満であると判定し、
前記予測の精度が前記閾値未満であるという判定に応答して、特定の基準を評価し、
前記特定の基準が充足されることに応答して、前記受け取られた係数及びトレーニングデータに基づいて第2機械学習モデルを生成するべく第2機械学習アルゴリズムを起動し、
到来データに基づいてリアルタイム予測を実施するべく前記第1機械学習モデルの代わりに前記第2機械学習モデルを配備し、
複数のソースから前記到来データを受け取り、
前記複数のソースの特定のソースからの前記到来データと関連する成功の尤度を予測するべく前記第2機械学習モデルを起動し、且つ、
前記成功の尤度の判定に応答して、前記特定のソースからの前記到来データを宛先に送信する、
ようにする命令を保存している、システム。 - 前記宛先は、複数の宛先から選択されており、前記命令は、前記プロセッサが、
前記複数の宛先用の値を算出し、
前記算出された値に基づいて前記複数の宛先を動的にランク付けし、且つ、
前記ランク付けに基づいて前記宛先を選択する、
ように更にしている請求項1に記載のシステム。 - 前記値のそれぞれは、前記複数の宛先のそれぞれに送信されている前記特定のソースからの前記到来データから結果的に得られる成功の尤度の予測に基づいて算出されている請求項12に記載のシステム。
- 前記命令は、前記プロセッサが、
前記到来データの送信に応答して、前記宛先から信号を受け取り、
前記信号の受け取りに応答して、前記ランク付けに基づいて前記複数の宛先の第2の宛先を識別し、且つ、
前記第2の宛先に前記到来データを送信する、
ように更にしている請求項12に記載のシステム。 - 前記第1機械学習モデルは、第1リンク関数と関連する一般化線形モデル(GLM)である請求項11に記載のシステム。
- 前記第2機械学習モデルは、主成分回帰又はベイズGLMの少なくとも1つである請求項15に記載のシステム。
- 前記基準は、前記トレーニングデータのサイズであり、前記基準は、前記トレーニングデータの前記サイズが閾値未満であるという判定に応答して充足されている請求項16に記載のシステム。
- 前記成功の尤度は、前記宛先に前記到来データを販売する尤度を含む請求項11に記載のシステム。
- 前記命令は、前記プロセッサが、
前記複数のソースの第2ソースからの前記到来データと関連する成功の尤度を予測するべく前記第2機械学習モデルを起動し、
前記成功の尤度が閾値量未満であると判定し、且つ、
前記成功の尤度が前記閾値量未満であるという判定に応答して、前記第2ソースから前記到来データをフィルタリングによって除去する、
ように更にしている請求項11に記載のシステム。 - 前記命令は、前記プロセッサが、前記フィルタリングによる除去に応答して、前記宛先に前記第2ソースからの前記到来データを送信することを抑制するように更にしている請求項19に記載のシステム。
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