SISTEMAS BASEADOS EM COMPUTADOR, COMPONENTES DE COMPUTAÇÃO E OBJETOS DE COMPUTAÇÃO CONFIGURADOS PARA IMPLEMENTAR REDUÇÃO DINÂMICA DE VIÉS DE VALOR ATÍPICO EM MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA

IPC Classification

Priority claims

Abstract

SISTEMAS BASEADOS EM COMPUTADOR, COMPONENTES DE COMPUTAÇÃO E OBJETOS DE COMPUTAÇÃO CONFIGURADOS PARA IMPLEMENTAR REDUÇÃO DINÂMICA DE VIÉS DE VALOR ATÍPICO EM MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA. Sistemas e métodos incluem processadores para receber dados de treinamento para uma atividade do usuário; critérios de viés de recebimento; determinar um conjunto de parâmetros de modelo para um modelo de aprendizado de máquina incluindo: (1) aplicar o modelo de aprendizado de máquina aos dados de treinamento; (2) geração de erros de previsão do modelo; (3) gerar um vetor de seleção de dados para identificar variáveis alvo não discrepantes com base nos erros de previsão do modelo; (4) utilizar o vetor de seleção de dados para gerar um conjunto de dados não discrepantes; (5) determinar parâmetros de modelo atualizados com base no conjunto de dados não discrepantes; e (6) repetir as etapas (1)-(5) até que um critério de término de desempenho de censura seja satisfeito; treinar parâmetros de modelo de classificador para um modelo de aprendizado de máquina de classificador discrepante; aplicar o modelo de aprendizado de máquina do classificador discrepante a dados relacionados à atividade para determinar dados relacionados à atividade não discrepante; e aplicar o modelo de aprendizado de máquina aos dados relacionados à atividade não discrepantes para prever futuros atributos relacionados à atividade para a atividade do usuário.