Title:
機械学習モデル用の訓練データの生成
Document Type and Number:
Japanese Patent JP2022546571
Kind Code:
A
Abstract:
機械学習モデルのための訓練データを生成するための様々な実施形態が開示されている。複数の元のレコードは、確率分布関数（ＰＤＦ）を識別するために解析され、ＰＤＦのサンプル空間は、複数の元のレコードを含む。複数の新しいレコードが、ＰＤＦを使用して生成される。複数の新しいレコードを含む拡張データセットが生成される。そして、拡張データセットを用いて機械学習モデルが訓練される。
Inventors:
Bernelsey, Soham
Chowdary, Jetu Sane
Ho, Prodip
Josh, Lohey
Surf, Snehanshu Shekhar
Chowdary, Jetu Sane
Ho, Prodip
Josh, Lohey
Surf, Snehanshu Shekhar
Application Number:
JP2022514467A
Publication Date:
November 04, 2022
Filing Date:
September 04, 2020
Export Citation:
Assignee:
AMERICAN EXPRESS TRAVEL RELATED SERVICES COMPANY, INC.
International Classes:
G06N20/00; G06N3/08
Domestic Patent References:
| JP2019046269A | 2019-03-22 | |||
| JP2015176175A | 2015-10-05 |
Foreign References:
| US20190197670A1 | 2019-06-27 | |||
| US20190197358A1 | 2019-06-27 |
Other References:
GOODFELLOW, IJ ET AL.: "“Generative Adversarial Networks”", ARXIV.ORG [ONLINE], JPN6023018959, 2014, pages 1 - 9, ISSN: 0005056743
伊藤 多一 ほか: "“7.1 SeqGANによる文章生成”", 現場で使える！PYTHON深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御, vol. 第1版, JPN6023018960, 2019, pages 238 - 257, ISSN: 0005056744
伊藤 多一 ほか: "“7.1 SeqGANによる文章生成”", 現場で使える！PYTHON深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御, vol. 第1版, JPN6023018960, 2019, pages 238 - 257, ISSN: 0005056744
Attorney, Agent or Firm:
Kenzo Matsuura
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