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Predictive data analysis using image representations of categorical and scalar feature data

机译:使用分类和标量数据的图像表示预测数据分析

摘要

There is a need for more effective and efficient predictive data analysis solutions and/or more effective and efficient solutions for generating image representations of categorical/scalar data. Various embodiments of the present invention address one or more of the noted technical challenges. In one example, a method comprises receiving the one or more categorical input features; generating an image representation of the one or more categorical input features, wherein the image representation comprises image region values each associated with a categorical input feature, and further wherein each image region value of the one or more image region values is determined based at least in part on the corresponding categorical input feature associated with the image region value; and processing the image representation using an image-based machine learning model to generate the image-based predictions.
机译:需要更有效和高效的预测数据分析解决方案和/或更有效,有效的解决方案,用于生成分类/标量数据的图像表示。 本发明的各种实施例解决了一个或多个所述技术挑战。 在一个示例中,一种方法包括接收一个或多个分类输入特征; 生成一个或多个分类输入特征的图像表示,其中图像表示包括每个与分类输入特征相关联的图像区域值,并且还包括至少基于其中确定一个或多个图像区域值的每个图像区域值 部分位于与图像区域值相关联的相应分类输入功能; 使用基于图像的机器学习模型来处理图像表示来生成基于图像的预测。

著录项

  • 公开/公告号US11264126B2

    专利类型

  • 公开/公告日2022-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 OPTUM SERVICES (IRELAND) LIMITED;

    申请/专利号US201916670504

  • 发明设计人 AHMED SELIM;MICHAEL BRIDGES;

    申请日2019-10-31

  • 分类号G06K9;G16H30/40;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20;G06T7;G06T11;G16H40/20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 23:40:05

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