公开(公告)号：CO2025004356A2

公开(公告)日：2025-04-28

申请号：CO2025004356

申请日：2025-04-03

Applicant: GENESYS CLOUD SERVICES INC

Inventor： MAZOR IGAL

IPC: G06N20/20

Abstract: RESUMEN Un sistema y método de entrenamiento de un modelo basado en aprendizaje automático (ML) mediante al menos un procesador puede incluir recibir un conjunto de datos inicial, que incluye una pluralidad de muestras de datos anotadas; basado en el conjunto de datos inicial, entrenar al menos un modelo de primer nivel basado en ML para realizar una tarea de primer nivel; basado en el entrenamiento del al menos un modelo de primer nivel basado en ML, calcular al menos una característica, que represente, para cada muestra de datos, un valor de contribución en un entrenamiento de un modelo de segundo nivel basado en ML para realizar una tarea de segundo nivel; omitir un subconjunto de muestras de datos del conjunto de datos inicial basado en la al menos una característica, para obtener un conjunto de datos objetivo; y entrenar el modelo de segundo nivel basado en ML, para realizar la tarea de segundo nivel, basado en el conjunto de datos objetivo.

公开(公告)号：AU2023358622A1

公开(公告)日：2025-03-20

申请号：AU2023358622

申请日：2023-10-10

Applicant: GENESYS CLOUD SERVICES INC

Inventor： MAZOR IGAL

IPC: G06N20/20

Abstract: A system and method of training a machine-learning (ML) based model by at least one processor may include receiving an initial dataset, including a plurality of annotated data samples; based on the initial dataset, training at least one ML-based first-level model to perform a first-level task; based on training the at least one ML-based first-level model, calculating at least one characteristic, representing, for each data sample, a value of contribution into a training of a ML-based second-level model to perform a second-level task; omitting a subset of data samples from the initial dataset based on the at least one characteristic, to obtain a target dataset; and training ML-based second-level model, to perform the second-level task, based on the target dataset.