申请/专利权人：维达数据方案公司

申请日：2019-04-09

公开（公告）日：2021-01-05

公开（公告）号：CN112189206A

主分类号：G06N3/08(20060101)

分类号：G06N3/08(20060101);G06F16/335(20060101)

优先权：["20180409 US 15/948,604","20180409 US 15/948,646","20180409 US 15/948,652"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.05.18#实质审查的生效;2021.01.05#公开

摘要：为了训练模型，需要训练数据。当个人数据随时间变化时，该训练数据可能会过时，从而消除了其在训练模型时的用处。实施例通过开发具有运行日志的数据库来处理该问题，该运行日志指定每个人的数据在当时如何变化。当摄取数据时，可能无法将其标准化。为了解决这个问题，实施例清理数据以确保摄取的数据字段被标准化。最后，训练模型和解决个人数据准确性所需的各种任务对于计算设备而言可能很快变得很麻烦。它们可能彼此冲突，并且在计算资源诸如处理器能力和内存容量方面的竞争效率低下。为了解决这些问题，使用了调度器来对涉及的各种任务进行排队。

主权项：1.一种计算机实现的方法，其用于利用时变个人数据对机器学习算法进行训练，该方法包括：a在多个时间，监视数据源以确定与人员有关的数据是否已经更新；b当已经更新了所述人员的数据时，将所更新的数据存储在数据库中，使得所述数据库包括指定了所述人员的数据如何随时间变化的运行日志，其中，所述人员的数据包括针对与所述人员有关的多个属性的值；c接收在所述人员的数据中的针对特定属性的值在特定时间被验证为准确或不准确的指示；d从基于所述特定时间的所述数据库中，检索包括有在所述特定时间为最新的、针对所述多个属性的值的所述人员的数据；以及e使用检索到的数据和所述指示来训练模型，以使得所述模型能够预测针对所述特定属性的另一人员的值是否准确，由此，使得被检索到的数据流通至所述特定时间来在对所述模型的训练中维持所述被检索到的数据的意义。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 维达数据方案公司 使用机器学习算法处理个人数据及其应用

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