WO2012107341
5. A cache manager (100) according to claim 1 ,
further comprising means for machine learning said temporal and quality related inter-segment relationships.
【請求項5】
前記時間的および品質関連のセグメント相互関係を機械学習する手段をさらに備えた、
請求項1に記載のキャッシュマネージャ(100)。
US2019114514
[0059] By adding to the dataset being formed training patterns each including such a 2D image associated with any type of information indicative of the type of 3D arrangement from which it was generated (e.g. such as a label), the method populates the dataset with data allowing the later machine-leaning of a function which can recognize the type of 3D arrangement of objects represented by 2D images.
形成された3D配置のタイプを示す任意のタイプの情報(例えば、ラベルなど)に関連付けられたそのような2D画像をそれぞれ含む訓練パターンを、形成されるデータセットに追加することによって、本方法は、2D画像によって表されるオブジェクトの3D配置のタイプを認識可能な関数を後に機械学習することを可能にするデータを、データセットに取り込む。
WO2018071575
[0058] For example, an engine developer can train a lung nodule detection engine to detect lung nodules in studies on the developer platform of the application store 109 or a data analytic system (not shown) by training the engine based on various features of detecting lung nodules (e.g., geometric shapes, textures, other combination of features resulting in detection of lung nodules, or any combination thereof).
例えば、エンジン開発者は、肺結節を検出するための様々な特徴(例えば、幾何形状、テクスチャ、肺結節の検出をもたらす特徴の他の組合せ、またはそれらの任意の組合せ)に基づいてエンジンを訓練することによって、アプリケーションストア109の開発者プラットフォームまたはデータ分析システム(図示せず)で、研究結果において肺結節を検出するように肺結節検出エンジンを訓練することができる。
In another example, the engine developer can train a blood clot engine on the developer platform.
別の例では、エンジン開発者は開発者プラットフォーム上で血栓エンジンを訓練することができる。
In another example, a bone fracture engine can machine-learn on the developer platform based on bone fracture engine data from image processing server 110.
別の例では、骨折エンジンは、画像処理サーバ110からの骨折エンジンデータに基づいて開発者プラットフォーム上で機械学習することができる。
In another example, a COPD engine can machine learn based on the same COPD engine data, based on another COPD engine data, or any combination thereof.
別の例では、COPDエンジンは、同じCOPDエンジンデータ、別のCOPDエンジンデータ、またはそれらの任意の組合せに基づいて機械学習することができる。
WO2011133705
[0048] Turning back to FIG. 2, the method 200 may include determining attribute- value pair extraction 232.
[0048] 図2に戻って、方法200は、属性-値対の抽出を決定するブロック232を含むことができる。
Generally, determining attribute-value pair extraction 232 may be performed on historical product information to determine an association between an existing catalog attribute name and a non-catalog attribute value, and in a preferred embodiment, may include machine-learning the association.
一般に、属性-値対の抽出を決定するブロック232は、既存のカタログ属性名とカタログ以外の属性値との間の関連を判定するために、過去の製品情報に対して実行すればよく、好ましい実施形態では、関連を機械学習するステップを含むこともできる。
As each catalog entry for each product corresponds to a set of catalog attribute-value pairs, each catalog attribute- value pair may be included in or stored in conjunction with the catalog schema.
各製品の各カタログ・エントリーが1組のカタログ属性-値対に対応するので、各カタログ属性-値対をカタログ・スキーマに含ませること、またはカタログ・スキーマと共に格納することができる。
Typically, however, an attribute-value pair from a schema of a non-catalog data source may not exactly match a catalog attribute-value pair.
しかしながら、通例では、カタログ以外のデーター・ソースのスキーマからの属性-値対は、正確にカタログ属性-値対と一致しないこともある。
For example and not limitation, the on-line catalog schema may include two different attribute names "Memory Capacity" and "Memory Technology," but a non-catalog data source may instead use an attribute-value pair of {Memory-128 MB DDR SDRAM} .
例えばそして限定ではなく、オンライン・カタログ・スキーマは、2つの異なる属性名「メモリー容量」および「メモリー技術」を含むことがあるが、カタログ以外のデーター・ソースは、代わりに、{メモリー-128MB DDR SDRAM}という属性-値対を用いることがある。
In this example, determining the attribute- value pair extractions 232 from the original attribute-value pair {Memory-128 MB DDR SDRAM} may result in two machine-learned attribute-value pairs based on the catalog attribute names: {Memory Capacity- 128} and {Memory Technology-DDR SDRAM} .
この例では、元の属性-値対{メモリー-128MB DDR SDRAM}から属性-値対の抽出を決定するブロック232は、カタログ属性名{メモリー容量-128}および{メモリー技術-DDR SDRAM}に基づいて、2つの機械学習による属性-値対を得ることができる。