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Incognito mode for personalized machine-learned models

机译:个性化机器学习模型的隐姓埋名模式

摘要

The present disclosure provides systems and methods for on-device machine learning. In particular, the present disclosure is directed to an on-device machine learning platform and associated techniques that enable on-device prediction, training, example collection, and/or other machine learning tasks or functionality. The on-device machine learning platform can include a mode controller that allows a user to provide data input indicating whether to operate one or more applications on the device in a first collection mode (e.g., permission mode) for storing training examples or a second collection mode for (e.g., incognito mode) for not storing training examples. The training examples can be generated based on user interaction with the one or more applications and used to personalize one or more machine-learned models used by the application(s) by retraining the models using the user-specific training examples.
机译:本公开提供了用于设备上的系统和方法。 特别地,本公开涉及一种设备上机器学习平台和能够使设备预测,训练,示例集合和/或其他机器学习任务或功能能够的相关技术。 设备上机器学习平台可以包括模式控制器,该模式控制器允许用户提供指示是否在用于存储训练示例或第二个集合的第一收集模式(例如,许可模式)上在设备上操作一个或多个应用程序的数据输入 用于未存储训练示例的(例如,隐身模式)的模式。 可以基于用户与一个或多个应用程序的用户交互生成训练示例,并且用于通过使用特定于用户特定的训练示例再次培训模型来个性化应用程序使用的一个或多个计算机学习模型。

著录项

  • 公开/公告号US11216745B2

    专利类型

  • 公开/公告日2022-01-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GOOGLE LLC;

    申请/专利号US201715805484

  • 发明设计人 SANDRO FEUZ;VICTOR CARBUNE;

    申请日2017-11-07

  • 分类号G06N5/02;G06N20;G06F9/46;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 23:10:58

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