针对大规模数据的可解释的机器学习

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202280039010.9

申请日：

2022-05-06

公开(公告)号：

CN117616431A

公开(公告)日：

2024-02-27

发明(设计)人：

M·A·德玛 J·帕里克 K·霍尔斯海默刘馥晨

申请人：

微软技术许可有限责任公司

申请人地址：

美国华盛顿州

IPC主分类号：

G06N5/045

IPC分类号：

G06N5/01 G06N20/10 G06N7/02 G06N5/04 G06N5/048

代理机构：

北京世辉律师事务所 16093

代理人：

李峥宇

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-03-15	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 5/045申请日:20220506
2024-02-27	公开	公开

共 50 条

[1]

基于机器学习模型的大规模数据存储去重优化方法 [P].

张一芠 .

中国专利 :CN119003504A ,2024-11-22

[2]

基于机器学习的大规模数据分析预测系统 [P].

申菊梅 .

中国专利 :CN121031663A ,2025-11-28

[3]

大规模数据的密文机器学习模型训练方法 [P].

赵伟 ;

卢健 ;

张文政 ;

王林 ;

汤殿华 ;

陈智罡 ;

张晶 .

中国专利 :CN113591942A ,2021-11-02

[4]

基于机器学习与区块链的大规模数据智能标注系统 [P].

骆靖元 ;

王乐 ;

曾智 .

中国专利 :CN117763349A ,2024-03-26

[5]

一种针对大规模数据的检索方法 [P].

陈梓浩 .

中国专利 :CN119149536A ,2024-12-17

[6]

使用机器学习模型的大规模复杂光刻 [P].

D·S·沃尔德玛努尔 ;

T·H·穆尔德斯 ;

汤九洲 ;

R·齐默尔曼 ;

R·M·鲁格 ;

H-J·斯托克 ;

G·A·维霍夫 .

中国专利 :CN115409770A ,2022-11-29

[7]

基于可解释性机器学习的流域径流预报方法 [P].

邓超 ;

孙培源 ;

尹鑫 ;

徐小婷 ;

张宇新 ;

王明明 .

中国专利 :CN117689042A ,2024-03-12

[8]

基于可解释性机器学习的流域径流预报方法 [P].

邓超 ;

孙培源 ;

尹鑫 ;

徐小婷 ;

张宇新 ;

王明明 .

中国专利 :CN117689042B ,2024-05-17

[9]

具有隐私和可解释性的机器学习模型训练 [P].

T·查克拉博蒂 ;

A·桑塔纳德奥利维拉 ;

K·马拉特 ;

C·卡普兰 .

德国专利 :CN117591869A ,2024-02-23

[10]

大规模数据的异常检测方法 [P].

罗光春 ;

殷光强 ;

田玲 ;

闫科 .

中国专利 :CN107292350A ,2017-10-24

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