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Dado oficial do INPI

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

Em ExigênciaPatente de InvençãoPCT · US2020051627

Dados do pedido

Número

112022005003

Tipo

Patente de Invenção

Depósito

18/09/2020

Publicação

06/09/2022

PCT

US2020051627

Andamento no INPI

Parecer técnico a responder
  1. Depósito18/09/20
  2. Publicação06/09/22
  3. Exame
  4. Deferimento
  5. Concessão
  6. Em vigor

O INPI emitiu parecer técnico sobre a patenteabilidade. O depositante tem de se manifestar para o exame prosseguir.

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Última movimentação publicada pelo INPI: 11/08/2026. Atualizamos a cada nova RPI, publicada semanalmente.

Depositantes e inventores

Depositantes

HARTFORD STEAM BOILER INSPECTION AND INSURANCE COMPANY

US

Inventores

J. B. (pessoa física)

US

Dados técnicos

Classificação IPC

Prioridades unionistas

US

62/902,074 · 18/09/2019

Resumo técnico

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.

Histórico de despachos

Publicações na Revista da Propriedade Industrial (RPI).

Parecer de pré-exame

#6.23

11/08/2026

RPI 2901

Notificação de entrada na fase nacional - PCT

#1.3

06/09/2022

RPI 2696

Exigências diversas

#1.5

Apresente o complemento do pedido (relatório ou desenhos, se houver), pois o mesmo ainda não foi apresentado.

07/06/2022

RPI 2683

Alteração de dados cadastrais

#1.1

29/03/2022

RPI 2673

Monitoramento de patentes

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