JP7413628B2 - 機械学習アルゴリズムのゲーミフィケーションのための抽象化インターフェイス - Google Patents
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Description
本出願は、2018年3月26日に出願された米国仮特許出願第62/648,198号の優先権を主張する。上記特許文献の内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
Claims (13)
- プロセッサが、
所与の問題に対するソリューションを識別するステップと、
識別された前記ソリューションが所与の前記問題に対する可能なソリューションであると判定することに基づいて、可能な前記ソリューションを使用する機械学習アプリケーションを実行することによって、可能な前記ソリューションを処理するステップと、
処理されるソリューションを選択するステップと、
終了条件に基づいて、所与の前記問題について選択された前記ソリューションによるプロセスを終了するかどうかを判定するステップと、
含むプロセスを反復的に実行し、
前記プロセッサが、
各反復で処理された処理されるソリューションに対するメトリックを生成するステップと、
生成された前記メトリックのうちの1つまたは複数に基づいて、処理される前記ソリューションを使用して前記機械学習アプリケーションの性能を特徴付けるステップと、
を、前記プロセスがさらに含み、
前記プロセスを実行することは、対話型アプリケーションのためのユーザインターフェイスを介して、前記ステップのうちの1つの少なくとも部分を実行する際に使用するための入力を前記対話型アプリケーションに受信することを含み、
処理される前記ソリューションを選択するステップは、選択された前記ソリューションを使用する前記機械学習アプリケーションの性能に基づいて、複数の処理されるソリューションから処理される前記ソリューションを選択することを含む、
対話型機械学習方法。 - 前記ステップのうちの1つの少なくとも部分を実行する際に使用するための入力を受信することは、
受信された前記入力に基づいて、前記機械学習アプリケーションのパラメータに対する修正を識別する、
ことを含み、
所与の前記問題に対するソリューションを識別することは、
前記プロセスの反復について、識別された前記ソリューションの少なくとも部分として、パラメータ修正を識別する、
ことを含み、
可能な前記ソリューションを処理することは、
前記パラメータ修正に基づいて前記機械学習アプリケーションを修正し、
修正された前記機械学習アプリケーションを1つまたは複数の反復で実行する、
ことを含む、
請求項1に記載の対話型機械学習方法。 - 受信された前記入力に基づいて識別された前記パラメータ修正は、前記プロセスの以前の反復において、前記機械学習アプリケーションによって生成されたパラメータ修正のセットから選択され、
前記以前の反復は、当該反復より時間的に前の反復である、
請求項2に記載の対話型機械学習方法。 - 前記ステップのうちの1つの少なくとも部分を実行する際に使用するための入力を受信することは、
前記ユーザインターフェイスを介して、前記対話型アプリケーションで提示される対話のためのパラメータ入力として前記入力を受け取る、
ことを含み、
所与の前記問題に対するソリューションを識別することは、
識別された前記ソリューションの少なくとも部分として前記パラメータ入力を識別する、
ことを含み、
可能な前記ソリューションを使用して前記機械学習アプリケーションを実行することによって可能な前記ソリューションを処理することは、
前記対話型アプリケーションで提示された前記対話からの前記パラメータ入力を、前記機械学習アプリケーションのためのパラメータの少なくとも1つの修正として使用する、
ことを含む、
請求項1に記載の対話型機械学習方法。 - 前記ステップのうちの1つの少なくとも部分を実行する際に使用するための入力を受信することは、
前記ユーザインターフェイスを介して、前記対話型アプリケーションで提示された対話に関する所与の問題の少なくとも部分に対して試みられるソリューションとしての入力を受信する、
ことを含み、
複数の試みられるソリューションは、プロセスの複数の反復にわたって受信され、
処理される前記ソリューションを選択することは、
複数の試みられる前記ソリューションを評価し、
試みられる前記ソリューションの評価に基づいて処理されるソリューションを選択する、
請求項1に記載の対話型機械学習方法。 - 前記ステップのうちの1つの少なくとも部分を実行する際に使用するための入力を受信することは、
前記ユーザインターフェイスを介して、可能な前記ソリューションを使用して前記機械学習アプリケーションを実行することからの出力が正しいかどうかの指標としての入力を受信する、
ことを含み、
可能な前記ソリューションを処理することは、
受信した前記指標に基づいて、可能な前記ソリューションを評価する、
ことを含む、
請求項1に記載の対話型機械学習方法。 - 所与の問題に対するソリューションを識別するステップと、
識別された前記ソリューションが所与の前記問題に対する可能なソリューションであると判定することに基づいて、可能な前記ソリューションを使用する機械学習アプリケーションを実行することによって、可能な前記ソリューションを処理するステップと、
処理されるソリューションを選択するステップと、
終了条件に基づいて、所与の前記問題について選択された前記ソリューションによるプロセスを終了するかどうかを判定するステップと、
含むプロセスを反復的に実行するように構成されているプロセッサ(210)と、
前記プロセッサに動作可能に接続されている通信インターフェイス(220)と、
を含み、
前記プロセッサが、
各反復で処理された処理されるソリューションに対するメトリックを生成するステップと、
生成された前記メトリックのうちの1つまたは複数に基づいて、処理される前記ソリューションを使用して前記機械学習アプリケーションの性能を特徴付けるステップと、
をさらに含む、前記プロセスをさらに実行するように構成され、
前記通信インターフェイスは、対話型アプリケーションのためのユーザインターフェイスを介して、前記ステップのうちの1つの少なくとも部分を実行する際に使用するための入力を前記対話型アプリケーションに受信するように構成され、
処理される前記ソリューションを選択するために、前記プロセッサが、選択された前記ソリューションを使用する前記機械学習アプリケーションの性能に基づいて、複数の処理されるソリューションから処理される前記ソリューションを選択するように構成されている、
対話型機械学習システム(200)。 - 前記プロセッサが、
受信された前記入力に基づいて、前記機械学習アプリケーションのパラメータに対する修正を識別する、
ように構成され、
所与の前記問題に対するソリューションを識別するために、前記プロセッサは、
前記プロセスの反復について、識別された前記ソリューションの少なくとも部分として、パラメータ修正を識別する、
ように構成され、
可能な前記ソリューションを処理するために、前記プロセッサは、
前記パラメータ修正に基づいて前記機械学習アプリケーションを修正し、
修正された前記機械学習アプリケーションを1つまたは複数の反復で実行する、
ように構成されている、
請求項7に記載の対話型機械学習システム。 - 受信された前記入力に基づいて識別された前記パラメータ修正は、前記プロセスの以前の反復において、前記機械学習アプリケーションによって生成されたパラメータ修正のセットから選択され、
前記以前の反復は、当該反復より時間的に前の反復である、
請求項8に記載の対話型機械学習システム。 - 前記ステップのうちの1つの少なくとも部分を実行する際に使用するための入力を受信するために、前記通信インターフェイスは、さらに、
前記ユーザインターフェイスを介して、前記対話型アプリケーションで提示される対話のためのパラメータ入力として前記入力を受け取る、
ように構成され、
所与の前記問題に対するソリューションを識別するために、前記プロセッサは、さらに、
識別された前記ソリューションの少なくとも部分として前記パラメータ入力を識別する、
ように構成され、
可能な前記ソリューションを使用して前記機械学習アプリケーションを実行することによって可能な前記ソリューションを処理するために、前記プロセッサは、さらに、
前記対話型アプリケーションで提示された前記対話からの前記パラメータ入力を、前記機械学習アプリケーションのためのパラメータの少なくとも1つの修正として使用する、
ように構成されている、
請求項7に記載の対話型機械学習システム。 - 前記ステップのうちの1つの少なくとも部分を実行する際に使用するための入力を受信するために、前記通信インターフェイスは、さらに、
前記ユーザインターフェイスを介して、前記対話型アプリケーションで提示された対話に関する所与の問題の少なくとも部分に対して試みられるソリューションとしての入力を受信する、
ように構成され、
複数の試みられるソリューションは、プロセスの複数の反復にわたって受信され、
処理される前記ソリューションを選択するために、前記プロセッサは、さらに、
複数の試みられる前記ソリューションを評価し、
試みられる前記ソリューションの評価に基づいて処理されるソリューションを選択する、
ように構成されている、
請求項7に記載の対話型機械学習システム。 - 前記ステップのうちの1つの少なくとも部分を実行する際に使用するための入力を受信するために、前記通信インターフェイスは、さらに、
前記ユーザインターフェイスを介して、可能な前記ソリューションを使用して前記機械学習アプリケーションを実行することからの出力が正しいかどうかの指標としての入力を受信する、
ように構成され、
可能な前記ソリューションを処理するために、前記プロセッサは、さらに、
受信した前記指標に基づいて、可能な前記ソリューションを評価する、
ように構成されている、
請求項7に記載の対話型機械学習システム。 - 所与の問題に対するソリューションを識別するステップと、
識別された前記ソリューションが所与の前記問題に対する可能なソリューションであると判定することに基づいて、可能な前記ソリューションを使用する機械学習アプリケーションを実行することによって、可能な前記ソリューションを処理するステップと、
処理されるソリューションを選択するステップと、
終了条件に基づいて、所与の前記問題について選択された前記ソリューションによるプロセスを終了するかどうかを判定するステップと、
含むプロセスを反復的に実行し、
前記プロセスが、
各反復で処理された処理されるソリューションに対するメトリックを生成するステップと、
生成された前記メトリックのうちの1つまたは複数に基づいて、処理される前記ソリューションを使用して前記機械学習アプリケーションの性能を特徴付けるステップと、
を、さらに含み、
対話型アプリケーションのためのユーザインターフェイスを介して、前記ステップのうちの1つの少なくとも部分を実行する際に使用するための入力を前記対話型アプリケーションに受信し、
処理される前記ソリューションを選択するステップは、選択された前記ソリューションを使用する前記機械学習アプリケーションの性能に基づいて、複数の処理されるソリューションから処理される前記ソリューションを選択する、
ことを、システム(200)のプロセッサ(210)によって実行されると、前記システムに実行させるプログラムコードを含む対話型機械学習のための非一時的コンピュータ可読媒体(215)。
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Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10637928B2 (en) * | 2016-11-30 | 2020-04-28 | Optim Corporation | Computer system, edge device control method, and program |
US10565475B2 (en) * | 2018-04-24 | 2020-02-18 | Accenture Global Solutions Limited | Generating a machine learning model for objects based on augmenting the objects with physical properties |
US11561540B2 (en) * | 2019-02-26 | 2023-01-24 | Intel Corporation | Augmenting autonomous driving with remote viewer recommendation |
CN111914862B (zh) * | 2019-05-09 | 2023-07-11 | 富士通株式会社 | 用于对多目标模型进行训练的训练装置和训练方法 |
US11369871B2 (en) * | 2020-04-01 | 2022-06-28 | Sony Interactive Entertainment Inc. | Interactive what-if game replay methods and systems |
US11038528B1 (en) * | 2020-06-04 | 2021-06-15 | International Business Machines Corporation | Genetic programming based compression determination |
US20210406642A1 (en) * | 2020-06-30 | 2021-12-30 | Nvidia Corporation | Anomaly characterization using one or more neural networks |
CN114139629A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-03-04 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于度量学习的自引导式混合数据表征学习方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007312848A (ja) | 2006-05-23 | 2007-12-06 | Daiwa Tsusho:Kk | キャラクタ育成ゲームプログラム |
JP2013084175A (ja) | 2011-10-12 | 2013-05-09 | Sony Corp | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
JP2014157605A (ja) | 2013-02-14 | 2014-08-28 | Aktana Inc | システムレベル・ワークフロー戦略および個々のワークフロー活動を管理するシステムおよび方法 |
US20150126286A1 (en) | 2013-09-27 | 2015-05-07 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Method And System For Implementing Artificial Intelligence |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2002056249A2 (en) * | 2001-01-09 | 2002-07-18 | British Telecomm | Software tool for heuristic search methods |
US7093004B2 (en) | 2002-02-04 | 2006-08-15 | Datasynapse, Inc. | Using execution statistics to select tasks for redundant assignment in a distributed computing platform |
US7634450B2 (en) * | 2003-12-12 | 2009-12-15 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | System and method for determining difficulty measures for training cases used in developing a solution to a problem |
US8239293B2 (en) | 2006-12-20 | 2012-08-07 | Microsoft Corporation | Computer system and method for bulk auditing, archiving, and selling personal property of a customer |
WO2010040125A1 (en) * | 2008-10-03 | 2010-04-08 | Beliefnetworks, Inc. | Systems and methods for automatic creation of agent-based systems |
US20120225721A1 (en) * | 2011-03-04 | 2012-09-06 | Microsoft Corporation | Game dossier for an advisory services network |
US8821272B2 (en) | 2011-09-26 | 2014-09-02 | Andrew Jack Thomas | System and method of gamification of real-life events |
US8982066B2 (en) | 2012-03-05 | 2015-03-17 | Ricoh Co., Ltd. | Automatic ending of interactive whiteboard sessions |
WO2014022668A1 (en) * | 2012-08-02 | 2014-02-06 | Ganalila, Llc | Systems and methods for gamification of a problem |
US20170006161A9 (en) * | 2013-03-15 | 2017-01-05 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | Intelligent automated agent for a contact center |
US9008283B2 (en) * | 2013-03-15 | 2015-04-14 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | Customer portal of an intelligent automated agent for a contact center |
US10327159B2 (en) * | 2014-12-09 | 2019-06-18 | Futurewei Technologies, Inc. | Autonomous, closed-loop and adaptive simulated annealing based machine learning approach for intelligent analytics-assisted self-organizing-networks (SONs) |
US10722802B2 (en) | 2015-07-24 | 2020-07-28 | Silver Curve Games, Inc. | Augmented reality rhythm game |
FR3044438A1 (fr) | 2015-11-27 | 2017-06-02 | Thales Sa | Systeme et procede d'aide a la decision |
-
2019
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007312848A (ja) | 2006-05-23 | 2007-12-06 | Daiwa Tsusho:Kk | キャラクタ育成ゲームプログラム |
JP2013084175A (ja) | 2011-10-12 | 2013-05-09 | Sony Corp | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
JP2014157605A (ja) | 2013-02-14 | 2014-08-28 | Aktana Inc | システムレベル・ワークフロー戦略および個々のワークフロー活動を管理するシステムおよび方法 |
US20150126286A1 (en) | 2013-09-27 | 2015-05-07 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Method And System For Implementing Artificial Intelligence |
Also Published As
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