[发明专利]用于机器学习性能测试和改进的数据分片在审
| 申请号： | 202010434033.2 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN112070231A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | R·博瑞尔;E·法尔彻;O·拉兹;A·兹罗尼克 | 申请（专利权）人： | 国际商业机器公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 郑宗玉 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 用于机器学习性能测试和改进的数据分片。用于识别和改进表现不佳的机器学习ML的方法和计算机程序产品。该方法包括基于表示利用ML模型的系统的要求的功能模型对ML模型的数据进行分片。功能模型包括属性集合和相应的值域。每个数据分片与功能模型的一个或多个属性的不同估值相关联。基于属性的估值，将ML模型的每个数据实例映射到一个或多个数据分片。对于每个数据分片，基于ML模型在映射到数据分片的每个数据实例上的应用来计算ML模型的性能测度。可基于数据分片的性能测度来执行ML模型是否符合目标性能要求的确定。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 机器 学习 性能 测试 改进 数据 分片 | ||
【主权项】：
暂无信息
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