Title:
生成的モデル予測における欠落している共変量からの不確実性を考慮する方法およびシステム
Document Type and Number:
Japanese Patent JP2023551514
Kind Code:
A
Abstract:
生成的モデル予測において、欠落している共変量からの不確実性を考慮するためのシステムおよび方法。一実施形態は、既知の予後的に重要なベースラインデータの組を使用して作成される生成的モデル内で使用される不確実性に関する値を更新する方法を含む。方法は、生成的モデルにおいて、既知の予後的に重要なベースラインデータを所与とする結果における分散に関する値を決定するためのステップを含み、ステップは、未知の予後的に重要なベースラインデータの組に関する値をデータ補完することと、両方のデータの組が与えられると、各対象に関する結果における説明および非説明分散に関する推定値を決定することとを含む。
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Inventors:
Fisher, Charles Kenneth
Walsh, Jonathan Ryan
Walsh, David
Walsh, Jonathan Ryan
Walsh, David
Application Number:
JP2023532695A
Publication Date:
December 08, 2023
Filing Date:
December 01, 2021
Export Citation:
Assignee:
Unlearn AI, Incorporated
International Classes:
G06N20/00
Attorney, Agent or Firm:
Shusaku Yamamoto
Natsuki Morishita
Takatoshi Iida
Daisuke Ishikawa
Kensaku Yamamoto
Natsuki Morishita
Takatoshi Iida
Daisuke Ishikawa
Kensaku Yamamoto