公开(公告)号：AU2020385049A1

公开(公告)日：2022-04-28

申请号：AU2020385049

申请日：2020-11-10

Applicant: IBM

Inventor： XU JING ,  HAN SI ER ,  BARBEE STEVEN GEORGE ,  ZHANG XUE YING ,  YANG JI HUI

IPC: G06N99/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: A computer-implemented method,system and computer program product for improving prediction accuracy in machine learning techniques. A teacher model is constructed: wherein the teacher model generates a weight for each data case.The current student model is then trained using training data and the weights generated by the teacher model. After training the current student model, the current student model generates state features: which are used by the teacher model to generate new weights. A candidate student model is then trained using training data and these new weights. A reward is generated by comparing the current student model with the candidate student model using training and testing data,which is used to update the teacher model if a stopping rule has not been satisfied. Upon a stopping rule being satisfied, the weights generated by the teacher model are deemed to be the "optimal"weights which are returned to the user.

公开(公告)号：DE112020000545T5

公开(公告)日：2021-10-21

申请号：DE112020000545

申请日：2020-03-06

Applicant: IBM

Inventor： XU JING ,  WANG RUI ,  MA XIAO MING ,  YANG JI HUI ,  ZHANG XUE YING ,  XU JING JAMES ,  HAN SI ER

IPC: G06N20/20

Abstract: Automatisierte Entwicklung und automatisiertes Training von Deep-Forest-Modellen zum Analysieren von Daten durch Wachsenlassen eines Random Forests von Entscheidungsbäumen unter Verwendung von Daten, Bestimmen von Out-of-Bag-Vorhersagen (OOB-Vorhersagen) für den Wald, Anhängen der OOB-Vorhersagen an den Datensatz und Wachsenlassen eines zusätzlichen Waldes unter Verwendung des Datensatzes einschließlich der angehängten OOB-Vorhersagen und Verknüpfen der Ausgabe des zusätzlichen Waldes, dann Benutzen des Modells, um Daten außerhalb des Trainingsdatensatzes zu klassifizieren.

公开(公告)号：DE112020005610T5

公开(公告)日：2022-09-01

申请号：DE112020005610

申请日：2020-11-10

Applicant: IBM

Inventor： XU JING ,  HAN SI ER ,  BARBEE STEVEN GEORGE ,  ZHANG XUE YING ,  YANG JI HUI

IPC: G06N20/00

Abstract: Bereitgestellt werden ein computerrealisiertes Verfahren, System und Computerprogrammprodukt zum Verbessern einer Vorhersagegenauigkeit bei ML-Methoden. Ein Lehrer-Modell wird erzeugt, wobei das Lehrer-Modell eine Gewichtung für jeden Datenfall erzeugt. Das aktuelle Schüler-Modell wird daraufhin unter Verwendung von Trainingsdaten und der Gewichtungen trainiert, die durch das Lehrer-Modell erzeugt werden. Nach dem Trainieren des aktuellen Schüler-Modells erzeugt das aktuelle Schüler-Modell Zustandsmerkmale, die durch das Lehrer-Modell verwendet werden, um neue Gewichtungen zu erzeugen. Daraufhin wird ein Kandidaten-Schüler-Modell unter Verwendung von Trainingsdaten und dieser neuen Gewichtungen trainiert. Eine Belohnung wird durch ein Vergleichen des aktuellen Schüler-Modells mit dem Kandidaten-Schüler-Modell unter Verwendung von Trainings- und Testdaten erzeugt, die zum Aktualisieren des Lehrer-Modells verwendet werden, wenn eine Abbruchregel nicht erfüllt wurde. Nachdem eine Abbruchregel erfüllt wird, werden die durch das Lehrer-Modell erzeugten Gewichtungen als die „optimalen“ Gewichtungen betrachtet, die an den Benutzer zurückgegeben werden.