公开(公告)号：CN116194908A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202180056360.1

申请日：2021-08-09

Applicant: 国际商业机器公司

Inventor： 王大阔 ,  淦创 ,  G·布拉姆贝勒 ,  L·阿米尼 ,  H·C·萨姆洛维茨 ,  K·凯特 ,  陈蓓 ,  M·维图巴 ,  A·艾弗菲米艾弗斯基 ,  I·卡西斯 ,  李蕴瑶 ,  A·C·I·马洛西 ,  A·巴特扎吉 ,  B·卡瓦斯 ,  S·古拉伽达 ,  L·普帕 ,  T·佩达帕蒂 ,  A·格雷

IPC: G06F16/2455

Abstract: 计算机使用元学习机器学习模型来自动选择机器学习模型流水线。计算机接收基础事实数据和流水线偏好元数据。计算机确定适合于基础事实数据的一组流水线，并且每个流水线包括算法。流水线可包括数据预处理例程。计算机为流水线生成超参数集合。计算机将预处理例程应用于基础事实数据，以生成基础事实数据的一组预处理的集合，并对每个流水线的超参数集合性能进行排序，以针对每个流水线建立优选的超参数集合。计算机选择偏好的数据特征并将每个流水线以及相关联的优选的超参数集合用于对预处理的基础事实数据的偏好的数据特征进行评分。计算机对流水线性能进行排序，并根据排序选择候选流水线。

公开(公告)号：CN112424757A

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN201980048151.5

申请日：2019-07-18

Applicant: 国际商业机器公司

Inventor： 李旻 ,  L·普帕 ,  P·瑟恩

IPC: G06F12/0813 ,  G06F12/0866 ,  G06F12/0897 ,  G06F12/0811 ,  G06N20/00 ,  G06F3/06 ,  G06N5/02

Abstract: 一个实施例提供一种方法，该方法包括由处理器使用分布式计算备忘高速缓存来执行大规模实体解析的主动学习以消除冗余计算。确定用于所述大规模实体解析的所述主动学习的中间结果的链路特征向量表。通过两级高速缓存层级结构管理所述链路特征向量表。

公开(公告)号：CN112424757B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN201980048151.5

申请日：2019-07-18

Applicant: 国际商业机器公司

Inventor： 李旻 ,  L·普帕 ,  P·瑟恩

IPC: G06F12/0813 ,  G06F12/0866 ,  G06F12/0897 ,  G06F12/0811 ,  G06N20/00 ,  G06F3/06 ,  G06N5/02

Abstract: 一个实施例提供一种方法，该方法包括由处理器使用分布式计算备忘高速缓存来执行大规模实体解析的主动学习以消除冗余计算。确定用于所述大规模实体解析的所述主动学习的中间结果的链路特征向量表。通过两级高速缓存层级结构管理所述链路特征向量表。