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申请/专利权人：国际商业机器公司
申请日：2022-10-10
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118159984A
主分类号：G06N3/02
分类号：G06N3/02;G06N3/092;G06N5/01
优先权：["20211027 US 17/452,514"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：公开了一种用于使得包括使用第一输入值为第一设置构建的变换模型的变换系统能够合并存在于第二设置中的第二特征值的方法。该方法包括提供包括第二特征值以及预期第二结果的训练输入数据，提供包括机器学习模型的特征映射器，其中特征映射器的输出信号被用作变换系统的输入信号，由此构建特征映射器和变换模型的组合，使用训练输入数据作为特征映射器的输入并且使用第二结果作为变换系统的预期输出数据来训练特征映射器的机器学习模型，以及将特征映射器和变换系统的组合部署为包括在第二设置中可使用的超级机器学习模型的超级机器学习系统。
主权项：1.一种计算机实现的方法，用于使得包括使用第一输入值针对第一设置构建的变换模型的变换系统能够合并存在于第二设置中的第二特征值，所述方法包括：提供训练输入数据，所述训练输入数据包括与所述第二特征相关的第二特征值以及所述第二设置中的预期第二结果；提供包括机器学习模型的特征映射器，其中所述特征映射器的输出信号被用作所述变换系统的输入信号，由此构建所述特征映射器和所述变换模型的组合；使用所述训练输入数据作为所述特征映射器的输入并且使用所述预期第二结果作为所述变换系统的预期输出数据来训练所述特征映射器的所述机器学习模型；以及将所述特征映射器和所述变换系统的组合部署为包括在所述第二设置中可使用的超级机器学习模型的超级机器学习系统。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国际商业机器公司 黑盒机器学习模型的新特征
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