Title:
マテリアルストリームのコンポーネントを分類するための機械学習モデルをトレーニングする方法およびシステム
Document Type and Number:
Japanese Patent JP2023521229
Kind Code:
A
Abstract:
複数の未知のコンポーネントを含むマテリアルストリーム中のコンポーネントの特徴付けを行うように構成された機械学習モデルをトレーニングするための方法およびシステムである。マテリアルストリームに含まれる複数の未知のコンポーネントのうちの未知のコンポーネントそれぞれに関連付けられるトレーニング報酬を決定し、これに基づいて少なくとも一つの未知のコンポーネントを分離装置ユニットによりマテリアルストリームから物理的に分離する。分離ユニットは、選択された少なくとも一つの未知のコンポーネントを、アクセス可能な別の区画に移動させるように構成される。分離された少なくとも一つの未知のコンポーネントは、そのグランドトゥルースラベルを決定するために分析され、決定されたグランドトゥルースは機械学習モデルのインクリメントバージョンのトレーニングに使用される。
More Like This:
Inventors:
Gruz, Ruland
Application Number:
JP2022562597A
Publication Date:
May 23, 2023
Filing Date:
April 16, 2021
Export Citation:
Assignee:
VITO NV
International Classes:
G06N20/00; G01N21/73; G01N21/74; G06T7/00; G06V10/774; G06V10/776
Attorney, Agent or Firm:
Satoshi Murakoshi