【技术实现步骤摘要】
本公开涉及用于训练机器学习算法的系统和方法。
技术介绍
1、为了提高乘员的认知能力和便利性，车辆可以配备驾驶员辅助系统和/或自动驾驶系统。驾驶员辅助系统可以使用来自多个车辆传感器的输入来确定车辆周围环境的信息并确定车辆和/或乘员的建议或最佳行为。为了利用大量输入传感器数据确定动态条件下复杂环境的信息，驾驶员辅助系统可以利用机器学习算法，该算法从车辆传感器中获取输入并确定建议或最佳行为。然而，机器学习算法必须使用大量输入数据进行训练。采集输入数据可能需要额外的时间和/或资源。另外，为了最佳地训练机器学习算法，可能需要具有特定特征的特定类型或类别的训练数据。
2、因此，虽然当前的车辆机器学习算法实现了其预期目的，但仍需要一种用于训练车辆的机器学习算法的新的改进的系统和方法。
技术实现思路
1、在几个方面，本公开提供了一种用于训练机器学习算法的方法。该方法包括使用输入数据集执行机器学习算法的至少一个探索性训练课程。输入数据集包括多个第一输入数据样本。该方法还包括将输入数据集划分为多个...
【技术保护点】
1.一种用于训练机器学习算法的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述输入数据集划分为多个输入数据类别还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述多个输入数据类别中的每一个的回归曲线方程还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定所述多个输入数据类别中的每一个的回归曲线方程还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，采集多个第二输入数据样本还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，识别所述多个输入数据类别的第一子集还包括：
7.根据权利要求5所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种用于训练机器学习算法的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述输入数据集划分为多个输入数据类别还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述多个输入数据类别中的每一个的回归曲线方程还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定所述多个输入数据类别中的每一个的回归曲线方程还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，采集多个第二输入数据样本还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，识别所述多个输入数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李川，F·白，W·J·可汗，D·C·马丁，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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