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27-10-2022 дата публикации

온-디바이스 기계 학습 플랫폼

Номер: KR102459835B1
Автор: 산케티 판나그, 그리스캄프 볼프강, 라마지 다니엘, 아라디에 히리시케시, 후 시유
Принадлежит: 구글 엘엘씨

... 본 개시는 온-디바이스 기계 학습을 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 특히, 본 개시는 온-디바이스 기계 학습 플랫폼 및 온-디바이스 예측, 훈련, 예시 수집 및/또는 다른 기계 학습 태스크 또는 기능을 가능하게 하는 관련 기술에 관한 것이다. 온-디바이스 기계 학습 플랫폼은 컨텍스트 피처를 수집된 훈련 예 및/또는 예측/추론을 생성하는데 사용되는 클라이언트 제공 입력 데이터에 안전하게 주입하는 콘텍스트 제공자를 포함할 수 있다. 따라서, 온-디바이스 기계 학습 플랫폼은 중앙화된 훈련 예 수집(컬렉션), 모델 훈련 및 기계 학습 모델의 사용을 애플리케이션 또는 다른 클라이언트에 대한 서비스로 사용할 수 있다.

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Номер записи: 1
25-01-2017 дата публикации

글로벌 모델로부터의 로컬화된 학습

Номер: KR1020170009991A
Автор: 라마지 다니엘, 칸 제레미 길모어
Принадлежит:

... 컴퓨터 저장 매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램을 포함하여, 방법들, 시스템들, 및 장치들이 제공되며, 이들은 특정 활동(activity)에 대한 글로벌 모델을 획득하고, 상기 글로벌 모델은 사용자들의 무리(collection)에 의해서 수행되는 상기 특정 활동과 관련된 다수의 관찰들(observations)을 나타내는 입력 데이터에 기초하여 도출되며; 상기 글로벌 모델을 이용하여, 특정 사용자에 의해서 수행되는 상기 특정 활동과 관련된 예상 관찰(expected observation)을 나타내는 예상 데이터(expected data)를 결정하고; 상기 특정 사용자에 의해서 작동되는 컴퓨팅 디바이스에 의해서, 상기 특정 사용자에 의해서 수행된 상기 특정 활동과 관련된 실제 관찰을 나타내는 특정 데이터를 수신하고; 상기 컴퓨팅 디바이스에 의해서 그리고 (i) 상기 예상 데이터 및 (ii) 상기 특정 데이터를 이용하여, 상기 특정 사용자의 잔여 데이터(residual data)를 결정하고; 그리고 상기 잔여 데이터에 기초하여 상기 특정 사용자의 로컬 모델을 도출하기 위한 것이다.

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Номер записи: 2