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基于机器量化尽责的机器学习方法及系统

摘要

本发明公开基于机器量化尽责的机器学习方法及系统,其中涉及的基于机器量化尽责的机器学习方法,包括:S1.构建与人工智能应用角色相关的责任清单集;S2.构建基于责任时空的责任信任履责评估函数;S3.基于履责评估函数对构建的所有责任清单集进行汇总评估,得到评估结果;S4.基于评估结果以及不同责任清单的权重及规则,得到责任清单的尽责结果。本发明建立量化尽责的目标方程,实现学习精准化,避免了依赖神经网络参数维度过高导致算力严重浪费、边缘知识不健全、算法可解释性困难等问题;尽责差距评估学习效果,统一优选各种机器学习算法,用于尽责优选或知识补漏,可简称为尽责学习。通过定制责任清单集实现了可工程化的通用人工智能。

著录项

  • 公开/公告号CN114707659A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-07-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江责联科技有限公司;

    申请/专利号CN202210310458.1

  • 发明设计人 裘炅;裘瑱寅;

    申请日2022-03-28

  • 分类号G06N20/00;G06Q10/06;

  • 代理机构浙江千克知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵芳

  • 地址 310011 浙江省杭州市余杭区崇贤街道星海南路190-8号1幢4069室

  • 入库时间 2023-06-19 15:53:58

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-05

    公开

    发明专利申请公布

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