用于机器学习算法游戏化的抽象接口制造技术

用于交互式机器学习的方法、系统和介质。所述方法包括：迭代地执行包括以下步骤的过程：识别给定的问题的解决方案；基于确定所识别的解决方案是所述给定的问题的可能的解决方案，通过使用所述可能的解决方案运行机器学习应用程序来处理所述可能的解决方案；基于多个经处理的解决方案选择经处理的解决方案，所述多个经处理的解决方案的至少一部分来自所述过程的不同迭代；以及基于退出条件确定是否以针对所述给定的问题的所选择的解决方案退出所述过程。执行所述过程包括经由用于交互式应用程序的用户接口接收到所述交互式应用程序内的输入以在执行所述步骤之一的至少一部分中使用。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于机器学习算法游戏化的抽象接口相关申请的交叉引用和优先权声明本申请要求享有于2018年3月26日提交的序列号为62/648,198的美国临时专利申请的优先权。上述专利文件的内容通过引用并入本文。
本公开内容总体上涉及使用用户交互处理机器学习(ML)算法。更具体地，本公开内容涉及用于机器学习算法游戏化的抽象接口。
技术介绍
许多研究人员已经转向游戏和类似游戏的活动以通过众包研究或公民科学(CS)(也被称为人类计算(HC))来处理他们的研究。CS研究技术允许研究人员访问庞大的潜在的有兴趣帮助科学研究的志愿者公民科学家网络。CS游戏，诸如FolditTM，将科学问题变成游戏。许多CS游戏已经证明成功地激发兴趣、提供有价值的数据分析以及生成科学问题的创造性解决方案。尽管这些CS游戏具有潜力，但是CS游戏尚未在商业视频游戏的级别上获得成功和参与度。附图说明为了更完整地理解本公开内容以及其优点，现在参考以下结合附图进行的描述，在附图中相同的附图标记表示相同的部分：图1例示了可以在其中实施本公开内容的各实施方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于交互式机器学习的方法，所述方法包括：/n迭代地执行包括以下步骤的过程：/n识别给定的问题的解决方案；/n基于确定所识别的解决方案是所述给定的问题的可能的解决方案，通过使用所述可能的解决方案运行机器学习应用程序来处理所述可能的解决方案；/n基于多个经处理的解决方案选择经处理的解决方案，所述多个经处理的解决方案的至少一部分来自所述过程的不同迭代；以及/n基于退出条件确定是否以针对所述给定的问题的所选择的解决方案退出所述过程，/n其中执行所述过程包括经由用于交互式应用程序的用户接口接收到所述交互式应用程序内的输入以在执行所述步骤之一的至少一部分中使用。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180326 US 62/648,1981.一种用于交互式机器学习的方法，所述方法包括：
迭代地执行包括以下步骤的过程：
识别给定的问题的解决方案；
基于确定所识别的解决方案是所述给定的问题的可能的解决方案，通过使用所述可能的解决方案运行机器学习应用程序来处理所述可能的解决方案；
基于多个经处理的解决方案选择经处理的解决方案，所述多个经处理的解决方案的至少一部分来自所述过程的不同迭代；以及
基于退出条件确定是否以针对所述给定的问题的所选择的解决方案退出所述过程，
其中执行所述过程包括经由用于交互式应用程序的用户接口接收到所述交互式应用程序内的输入以在执行所述步骤之一的至少一部分中使用。


2.根据权利要求1所述的方法，其中所述过程还包括以下步骤：
关于在每次迭代中处理的经处理的解决方案生成度量；以及
基于所生成的度量中的一个或多个，使用所述经处理的解决方案来表征所述机器学习应用程序的性能，
其中选择所述经处理的解决方案包括使用所选择的解决方案基于所述机器学习应用程序的性能从所述多个经处理的解决方案选择所述经处理的解决方案。


3.根据权利要求1所述的方法，其中：
接收所述输入以在执行所述步骤之一的至少一部分中使用包括：
基于所接收的输入，识别对所述机器学习应用程序的参数的修改，
识别所述给定的问题的解决方案包括：
对于所述过程的迭代，将参数修改识别为所识别的解决方案的至少一部分，并且
处理所述可能的解决方案包括：
基于所述参数修改来修改所述机器学习应用程序，以及
在一次或多次迭代中运行修改的机器学习应用程序。


4.根据权利要求3所述的方法，其中基于所接收的输入所识别的所述参数修改选自在所述过程的在前的迭代中由所述机器学习应用程序生成的一组参数修改，所述在前的迭代在时间上在所述迭代之前。


5.根据权利要求1所述的方法，其中：
接收所述输入以在执行所述步骤之一的至少一部分中使用包括：
经由所述用户接口接收所述输入作为用于在所述交互式应用程序期间呈现的交互的参数输入，
识别所述给定的问题的解决方案包括：
将所述参数输入识别为所识别的解决方案的至少一部分，并且
通过使用所述可能的解决方案运行所述机器学习应用程序来处理所述可能的解决方案包括：
使用来自在所述交互式应用程序期间呈现的交互的所述参数输入至少作为用于所述机器学习应用程序的参数的修改。


6.根据权利要求1所述的方法，其中：
接收所述输入以在执行所述步骤之一的至少一部分中使用包括：
经由所述用户接口接收所述输入作为对于在所述交互式应用程序期间呈现的交互针对所述给定的问题的至少一部分的尝试的解决方案，其中在所述过程的多次迭代中接收多个尝试的解决方案，并且
选择所述经处理的解决方案包括：
评估所述多个尝试的解决方案；以及
基于对所述尝试的解决方案的评估选择所述经处理的解决方案。


7.根据权利要求1所述的方法，其中：
接收所述输入以在执行所述步骤之一的至少一部分中使用包括：
经由所述用户接口接收所述输入作为来自使用所述可能的解决方案运行所述机器学习应用程序的输出是否正确的指示，并且
处理所述可能的解决方案包括：
基于所接收的指示评估所述可能的解决方案。


8.一种用于交互式机器学习的系统(200)，所述系统包括：
处理器(210)，所述处理器被配置为迭代地执行包括以下步骤的过程：
识别给定的问题的解决方案；
基于确定所识别的解决方案是所述给定的问题的可能的解决方案，通过使用所述可能的解决方案运行机器学习应用程序来处理所述可能的解决方案；
基于多个经处理的解决方案选择经处理的解决方案，所述多个经处理的解决方案的至少一部分来自所述过程的不同迭代；以及
基于退出条件确定是否以针对所述给定的问...

【专利技术属性】
技术研发人员：C·克拉克，
申请(专利权)人：平衡媒体技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US