机器学习系统的更新技术方案

本发明专利技术特别涉及一种用于更新机器学习系统的模型的计算机实现的方法。所述方法包括提供相似事件的第一观察集合，每个观察与一个或多个变量和目标值关联，每个变量与值关联；利用每个观察对应的一个或多个变量和目标值来索引第一集合的每个观察；接收允许选择所述第一观察集合的子集的针对所述索引的查询；返回所述第一观察集合的子集作为所述查询的结果；提供第二模型；利用所述第一观察集合的被返回的子集来训练所提供的第二模型；以及加载所训练的第二模型。

【技术实现步骤摘要】
机器学习系统的更新
本专利技术涉及计算机程序及系统领域，尤其是一种用于更新机器学习系统的方法、系统及程序。
技术介绍
推荐用于工程中所做的决策。譬如，在正在进行卫星发射中，需要推荐紧急动作以最小化事故风险的函数(例如，控制燃料箱的温度、燃料消耗、发射速度)。推荐不限于设备控制，但它们也能用在设备的概念及制造期间，例如，CAD系统能够为设备的设计提供推荐，从而使得将所设计的设备的故障风险最小化。存在数种已知类别的推荐系统。第一类别包括所谓的推荐者系统，其为访问者接收基于已访问内容的内容建议的系统。譬如，搜索引擎基于访问页面的个人历史给搜索结果排序。在Marko和YoavShoham.的“Fab：content-based，collaborativerecommendation.”CommunicationsoftheACM40.3(1997)：66-72中或者还在Sarwar、Badrul等人的“Item-basedcollaborativefilteringrecommendationalgorithms.”，Proceedingsofthe10thinternationalconf本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于更新机器学习系统的模型的计算机实现的方法，包括：‑提供相似事件的第一观察集合(S100)，每个观察与目标值和一个或多个变量关联，每个变量与对应于所述观察的值关联；‑利用每个观察相对应的一个或多个变量和目标值来索引第一集合中的每个观察(S120)；‑接收允许选择所述第一观察集合的子集的对所述索引的查询(S220)；‑返回所述第一观察集合的子集作为所述查询的结果；‑提供第二模型；‑利用所述第一观察集合的被返回的子集来训练所提供的第二模型(S240)；以及‑加载(S250)所训练的第二模型。

【技术特征摘要】
2015.12.31 EP 15307196.41.一种用于更新机器学习系统的模型的计算机实现的方法，包括：-提供相似事件的第一观察集合(S100)，每个观察与目标值和一个或多个变量关联，每个变量与对应于所述观察的值关联；-利用每个观察相对应的一个或多个变量和目标值来索引第一集合中的每个观察(S120)；-接收允许选择所述第一观察集合的子集的对所述索引的查询(S220)；-返回所述第一观察集合的子集作为所述查询的结果；-提供第二模型；-利用所述第一观察集合的被返回的子集来训练所提供的第二模型(S240)；以及-加载(S250)所训练的第二模型。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括：-提供第一模型；-利用所述第一观察集合来训练所述第一模型(S140)；-存储(S150)所训练的第一模型。3.根据权利要求1至2中的一项所述的计算机实现的方法，进一步包括：在接收对所述索引的查询之前：-采集(S200)当前事件的第二观察集合；并且其中接收对所述索引的查询进一步包括：-接收允许选择所述第一观察集合的子集(S220)的对所述索引的查询(S220)，利用所述第二观察集合的一个或多个变量来执行所述查询。4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，进一步包括：在接收对所述索引的查询之前：-识别所述第二观察集合的一个或多个变量；并且其中接收对所述索引的查询进一步包括：-接收允许选择所述第一观察集合的子集(S220)的对所述索引的查询(S220)，利用所识别的、所述第二观察集合的一个或多个变量来执行所述查询。5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中识别所述第二观察集合的一个或多个变量包括：-识别(S210)缓慢移动的变量和/或识别快速移动的变量。6.根据权利要求4或5所述的计算机...

【专利技术属性】
技术研发人员：X·格勒昂，
申请(专利权)人：达索系统公司，
类型：发明
国别省市：法国,FR