機械学習特徴量推薦

Title:

機械学習特徴量推薦

Document Type and Number:

Japanese Patent JP2023534474

Kind Code:

A

Abstract:

機械学習予測のための所望のターゲットフィールドの指定と、機械学習訓練データを記憶する１つまたは複数のテーブルと、が受け取られる。１つまたは複数のテーブル内で、ターゲットフィールドについての予測を実行するための機械学習モデルを構築するための適格な機械学習特徴量が識別される。適格な機械学習特徴量は、適格な機械学習特徴量のうちで推薦される機械学習特徴量のセットを識別するために、適格な機械学習特徴量のうちの１つまたは複数を逐次的にフィルタ除去するための異なる評価のパイプラインを用いて評価される。推薦される機械学習特徴量のセットは、機械学習モデルを構築する際に使用するために提供される。【選択図】図１

More Like This:

WO/2023/162479	INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND PROGRAM
JP6985518	Client, server, and client-server system adapted to generate personalized recommendations
WO/2017/196821	METHODS AND SYSTEMS FOR THE INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS

Inventors:

Sardha Gopal
Ramachandran Suravan
Subramanian Seganlasan
Jayaraman Bhaskar

Application Number:

JP2023502918A

Publication Date:

August 09, 2023

Filing Date:

July 09, 2021

Export Citation:

Click for automatic bibliography generation Help

Assignee:

ServiceNow,Inc.

International Classes:

G06N20/00

Attorney, Agent or Firm:

Patent Attorney Corporation Meisei International Patent Office

Previous Patent: User equipment, scheduling node, method for user equipment, and method for scheduling node

Next Patent: Machine learning feature recommendation