Method and apparatus for creating a critical input space spanning set of input points to train a machine learning model for extraction

   
   

The present invention introduces novel methods of generating input vectors for machine learning system that will perform extraction. Experimental design is employed to select a set of training points that provide the best information. In one embodiment, a set of input vectors and output vectors are analyzed to determine a set of critical input parameters. Then, a spanning point generation program is used to generate a set of spanning points that cover the identified critical input space. The training point set then used to train a machine learning model.

De onderhavige uitvinding introduceert nieuwe methodes om inputvectoren voor machine het leren systeem te produceren dat extractie zal uitvoeren. Het experimentele ontwerp is aangewend om een reeks opleidingspunten te selecteren die de beste informatie verstrekken. In één belichaming, worden een reeks inputvectoren en de outputvectoren geanalyseerd om een reeks kritieke inputparameters te bepalen. Dan, wordt een overspannend programma van de puntgeneratie gebruikt om een reeks te produceren van het overspannen van punten die de geïdentificeerde kritieke inputruimte behandelen. Het opleidingspunt plaatste dan gebruikt om een machine het leren model op te leiden.

 
Web www.patentalert.com

< COBOL metamodel

< Method and apparatus for implementing persistence in trader services associated with a computer system

> Dynamic class reloading mechanism

> Support mechanism and feeding unit including same

~ 00173