(57)【要約】【課題】機械学習モデルおよび関連構成要素を誘導することを容易にする技術を提供する。【解決手段】一例において、コンピュータによって実施される方法は、プロセッサに動作可能に結合されたデバイスによって、モデルのセットを識別するステップであって、モデルのセットはそれぞれのモデル構成要素を備える、ステップと、デバイスによって、それぞれのモデル構成要素の中で１つまたは複数のモデル関係を決定するステップであって、１つまたは複数のモデル関係はそれぞれ、モデル構成要素のそれぞれのペアワイズのものの間の構成要素関係のベクトルを備える、ステップと、デバイスによって、構成要素関係のマッピングに基づいて、モデルのセットのサブセットを提案するステップとを含む。【選択図】図１
2021507340.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサに動作可能に結合されたデバイスによって、モデルのセットを識別するステップであって、モデルの前記セットはそれぞれのモデル構成要素を備える、前記ステップと、
前記デバイスによって、前記それぞれのモデル構成要素の中で１つまたは複数のモデル関係を決定するステップであって、前記１つまたは複数のモデル関係はそれぞれ、前記モデル構成要素のそれぞれのペアワイズのものの間の構成要素関係のベクトルを備える、前記ステップと、
前記デバイスによって、前記構成要素関係のマッピングに基づいて、モデルの前記セットのサブセットを提案するステップと
を含む、コンピュータによって実施される方法。
【請求項２】
前記デバイスによって、ユーザ・フィードバックに基づいて、前記１つまたは複数のモデル関係を更新するステップ
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータによって実施される方法。
【請求項３】
前記デバイスによって、モデルの前記セットの少なくとも２つに対応する前記モデル構成要素の前記ペアワイズのものの間の１つまたは複数の距離を計算し、結果として１つまたは複数の計算された距離を生じるステップ
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータによって実施される方法。
【請求項４】
前記提案するステップは、前記１つまたは複数の計算された距離に基づいて、モデルの前記セットの前記サブセットを提案するステップを含む、請求項３に記載のコンピュータによって実施される方法。
【請求項５】
前記提案するステップは、前記１つまたは複数の計算された距離と、許容範囲パラメータとの比較に基づいて、モデルの前記セットの前記サブセットを提案するステップを含む、請求項３に記載のコンピュータによって実施される方法。
【請求項６】
前記それぞれのモデル構成要素は、モデル構成、モデル・プログラム・コード、モデル・トレーニング・データ、モデル・フィードバック、配置データ、または親モデル情報の少なくとも１つを備える、請求項１に記載のコンピュータによって実施される方法。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれかに記載の方法のすべての前記ステップを遂行するように適合された手段を備えるシステム。
【請求項８】
請求項１ないし６のいずれかに記載の方法のすべての前記ステップを遂行するための命令を備えるコンピュータ・プログラムであって、コンピュータ・システム上で実行されるコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示はコンピューティング・システムに関し、より具体的には、コンピュータ支援データ・サイエンス・アプリケーションを容易にする技術に関する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】
機械学習モデルおよび関連構成要素を誘導することを容易にする技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００３】
以下は、本発明の１つまたは複数の実施形態の基本的な理解をもたらすための概要を提示する。この概要は、主要なまたは決定的に重要な要素を特定する、または特定の実施形態のいずれの範囲もしくは特許請求項のいずれの範囲をも定めるものではない。その唯一の目的は後に提示される、より詳細な説明の序文として、簡略化された形で概念を提示することである。本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態において、機械学習モデルおよびそれらの関連構成要素の推奨または提案あるいはその両方を容易にする、システム、コンピュータによって実施される方法、装置、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはその組み合わせが述べられる。
【０００４】
一実施形態によれば、システムは、コンピュータ実行可能構成要素を記憶するメモリと、メモリに記憶されたコンピュータ実行可能構成要素を実行するプロセッサとを含むことができる。コンピュータ実行可能構成要素は、モデルのセットを識別する識別構成要素であって、モデルのセットはそれぞれのモデル構成要素を含む、識別構成要素と、それぞれのモデル構成要素の中で１つまたは複数のモデル関係を決定する決定構成要素であって、１つまたは複数のモデル関係はそれぞれ、モデル構成要素のそれぞれのペアワイズのものの間の構成要素関係のベクトルを含む、決定構成要素と、構成要素関係のマッピングに基づいて、モデルのセットのサブセットを提案する提案構成要素とを含むことができる。
【０００５】
他の実施形態によれば、コンピュータによって実施される方法は、プロセッサに動作可能に結合されたデバイスによって、モデルのセットを識別するステップであって、モデルのセットはそれぞれのモデル構成要素を含む、ステップと、デバイスによって、それぞれのモデル構成要素の中で１つまたは複数のモデル関係を決定するステップであって、１つまたは複数のモデル関係はそれぞれ、モデル構成要素のそれぞれのペアワイズのものの間の構成要素関係のベクトルを備える、ステップと、デバイスによって、構成要素関係のマッピングに基づいて、モデルのセットのサブセットを提案するステップとを含むことができる。
【０００６】
さらなる実施形態によれば、機械学習モデルにおいてガイダンスをもたらすためのコンピュータ・プログラム製品は、それによって具体化されたプログラム命令を有する、コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。プログラム命令は、モデルのセットを識別することであって、モデルのセットはそれぞれのモデル構成要素を含む、識別することと、それぞれのモデル構成要素の中で１つまたは複数のモデル関係を決定することであって、１つまたは複数のモデル関係はそれぞれ、モデル構成要素のそれぞれのペアワイズのものの間の構成要素関係のベクトルを備える、決定することと、構成要素関係のマッピングに基づいて、モデルのセットのサブセットを提案することとを処理構成要素に行わせるように、処理構成要素によって実行可能とすることができる。
【０００７】
追加の実施形態によれば、システムは、コンピュータ実行可能構成要素を記憶するメモリと、メモリに記憶されたコンピュータ実行可能構成要素を実行するプロセッサとを含むことができる。コンピュータ実行可能構成要素は、モデルのセットを識別する識別構成要素であって、モデルのセットはそれぞれの第１のモデル構成要素を含む、識別構成要素と、到来する機械学習モデルを識別する取り込み構成要素であって、到来する機械学習モデルはそれぞれの第２のモデル構成要素を含む、取り込み構成要素と、到来する機械学習モデルに、第１のモデル構成要素のそれぞれのものと、第２のモデル構成要素の対応するものとの間の、それぞれの推定されるペアワイズ距離を用いて注釈を付ける注釈付け構成要素とを含むことができる。
【０００８】
さらに他の実施形態によれば、コンピュータによって実施される方法は、プロセッサに動作可能に結合されたデバイスによって、モデルのセットを識別するステップであって、モデルのセットはそれぞれの第１のモデル構成要素を含む、ステップと、デバイスによって、到来する機械学習モデルを識別するステップであって、到来する機械学習モデルはそれぞれの第２のモデル構成要素を含む、ステップと、デバイスによって、到来する機械学習モデルに、第１のモデル構成要素のそれぞれのものと、第２のモデル構成要素の対応するものとの間の、それぞれの推定されるペアワイズ距離を用いて注釈を付けるステップとを含むことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、機械学習モデルおよび関連構成要素を誘導することを容易にするシステムのブロック図である。
【図２】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態によって利用され得る例示の非限定的なモデル構成要素を示す図である。
【図３】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、モデル構成要素関係に基づく距離プロファイルの生成を容易にするシステムのブロック図である。
【図４】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態によって利用され得る例示の非限定的な距離プロファイルを示す図である。
【図５】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、機械学習モデル提案の精緻化を容易にするシステムのブロック図である。
【図６】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、トレーニング・データに基づいて機械学習モデルを提案するためのシステムのブロック図である。
【図７】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、ユーザ要求に応答して機械学習モデルを提案するためのシステムのブロック図である。
【図８】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、機械学習モデルおよび関連構成要素を管理することを容易にするシステムのブロック図である。
【図９】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、到来する機械学習モデルに注釈を付けることを容易にするシステムのブロック図である。
【図１０】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、モデル注釈付けの精緻化を容易にするシステムのブロック図である。
【図１１】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、注釈付き機械学習モデルの記憶を容易にするシステムのブロック図である。
【図１２】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、例示の非限定的な処理構成要素のブロック図である。
【図１３】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、例示の非限定的な処理構成要素のブロック図である。
【図１４】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、機械学習モデルおよび関連構成要素を誘導することを容易にする例示の非限定的な、コンピュータによって実施される方法のフロー図である。
【図１５】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、機械学習モデルを管理することを容易にする例示の非限定的な、コンピュータによって実施される方法のフロー図である。
【図１６】本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態がそれにおいて実施され得る、例示の非限定的な動作環境のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下の詳細な説明は単に例示的なものであり、実施形態、または実施形態の応用もしくは使用あるいはその組み合わせを限定するものではない。さらに、先の「技術分野」もしくは「発明の概要」の節において、または「発明を実施するための形態」の節において提示されるいずれの明示的または暗黙的情報にも拘束されるものではない。
【００１１】
次に１つまたは複数の実施形態が図面を参照して述べられ、全体にわたって類似の参照番号は類似の要素を指すように用いられる。以下の説明において、説明のために、１つまたは複数の実施形態のより十分な理解をもたらすように、数多くの特定の詳細が述べられる。しかし、様々な場合において、それらの１つまたは複数の実施形態はそれらの特定の詳細がなくても実施され得ることが明らかである。
【００１２】
コンピューティング技術の進歩は、大量のデータを記憶、管理、および利用するコンピュータの能力における改善に繋がっている。これらの進歩、およびデータ・サイエンスなどの研究の新たな分野の出現は、我々が住む世界への新たな洞察に繋がっており、結果として多種多様な科学的および技術的領域における改善を生じている。
【００１３】
現代のデータ・サイエンス・アプリケーションのコンピュータ支援の特質、およびこのようなアプリケーションが記憶し、利用することができるデータの完全な範囲は、コンピュータ化の導入の直接の結果として、データ・サイエンティストに、特有な課題を提起する。例えば、新たなプロジェクトに取り組んでいるデータ・サイエンティストはしばしば、現在のプロジェクトに有用となり得る、他の以前に用意されたモデル、フレームワーク、またはデータあるいはその組み合わせを識別すること、または探し出すことあるいはその両方における難しさにより、例えば、既存のモデル、フレームワーク、またはデータなしに最初からプロジェクトを開始する。これらの難しさは結果として、所与のプロジェクトの効率を低下させ得る重複した作業、または他の要因あるいはその両方を生じ得る。
【００１４】
さらに、所与のプロジェクトに対する実験または他の作業あるいはその両方の間に、大量のモデル・バージョン、データ、または他の情報あるいはその組み合わせが生成され得る。プロジェクトに関連して生み出されるデータの量は、実用的なまたは妥当な期限内に人間によって処理され得るものを超え得るので、プロジェクトの間にデータ・サイエンティストまたは他のユーザあるいはその両方に、取られたステップ、配置されたモデルなどについて、焦点が合わされたおよび有用なやり方で、ガイダンスをもたらすことが望ましい。例として、データ・サイエンス・アプリケーションにおけるモデルの機能性を改善するために、データ・サイエンティストが、所望の結果を達成するために他のアプリケーションにおいて以前に実施された変更を実施するように、前の経験を活用することが望ましくなり得る。しかし、通常のデータ・サイエンス・アプリケーションにおいて生成されるデータの規模により、このような変更の手動による想起は、困難またはそうでなければ実行不可能あるいはその両方となり得る。さらに、所与のデータ・サイエンティストは、彼もしくは彼女は同じまたは同様なプロジェクトに対して他者によって行われた処置の知識を有し得ないので、彼もしくは彼女自身の経験を活用できるのみである。
【００１５】
上記および関連する目的に対して、本明細書で述べられる様々な実施形態は、データ・サイエンス・アプリケーション、または機械学習モデルの使用が望ましい他のアプリケーションあるいはその両方における使用のために、モデルまたはモデルの様々な構成要素あるいはその両方の選択に関してユーザにガイダンスをもたらすように、機械学習モデルおよび関連するデータ・セットを活用することができる。本明細書で述べられる様々な実施形態はさらに、所与のユーザまたは他のユーザの、データ、処置、実験結果などにおけるパターンを認識および活用することによって、モデルを改善するプロセスにおいて支援する。本明細書でさらに述べられるように、大量のモデルまたはモデル・バージョンあるいはその両方の探索を可能にするように、システムまたは方法あるいはその両方が使用され得る。例えば、どのようにモデルを比較するか、およびどのように提案または他のガイダンスあるいはその両方をユーザにもたらすかを、時間の経過と共に学習することができる認知探索システムが使用され得る。以下で述べられるような他の実施形態も用いられ得る。
【００１６】
図面を参照すると、図１は、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、機械学習モデルおよび関連構成要素を誘導することを容易にするシステム１００のブロック図を示す。本明細書で述べられる他の実施形態で使用される類似の要素の繰り返しの説明は、簡潔にするために省かれる。図１に示されるように、システム１００は、機械学習モデル、ニューラル・ネットワーク、または現在知られているもしくは将来開発される任意の他の適切な構造の任意の他のモデル、あるいはその組み合わせなど、モデルのセットを識別することができる識別構成要素１１０を含む。識別構成要素１１０によって利用されるモデルのセット内のそれぞれのモデルは、ひいては、それぞれのモデル構成要素を含むことができる。一態様において、システム１００は、モデルの構成要素としてモデルに関連付けられ得る任意の利用可能な情報を包含する、モデルの包括的な定義を利用することができる。
【００１７】
特定の非限定的な例として、識別構成要素１１０によって識別され得るモデル構成要素は、モデルをトレーニングするために用いられるデータ、モデルがそれに関連付けられる実験的データ、モデル構成またはそのような構成の履歴あるいはその両方、モデルのパラメータまたはハイパーパラメータあるいはその両方、コンピューティング・デバイス上でモデルを実施するために利用されるプログラム・コード、モデルがそれらから導き出される基本または親モデルあるいはその両方、モデル性能メトリック、配置メトリックもしくは他の配置データ、モデル・フィードバック（例えば、モデルの配置に応答して与えられるユーザ・フィードバックなど）、または任意の他の適切な情報あるいはその組み合わせを含むことができるが、それらに限定されない。これらの、または他のあるいはその両方のモデル構成要素は、以下で図２に関してさらに詳しく述べられる。
【００１８】
図１によって示されるシステム１００は、識別構成要素１１０によって識別される、それぞれのモデル構成要素の中で１つまたは複数のモデル関係を決定することができる決定構成要素１２０をさらに含む。一態様において、決定構成要素１２０は、識別構成要素１１０によって識別されたモデルのペア、およびそれらのそれぞれの構成要素を比較することができ、決定構成要素１２０によって決定された結果としてのモデル関係は、比較されるモデル構成要素のそれぞれのペアワイズのものの間の構成要素関係のベクトルを含むことができる。モデル関係を決定するために決定構成要素１２０によって利用され得る技術の例は、図３〜４に関して以下でさらに詳しく述べられる。
【００１９】
図１によってさらに示されるように、システム１００は、決定構成要素１２０によって決定される、構成要素関係のマッピングに基づいて、識別構成要素１１０によって識別されたモデルのセットのサブセットを提案する提案構成要素１３０をさらに含む。一態様において、提案構成要素１３０によって行われるモデルの提案は、例えば、要求または照会の形で、モデル関連データを提案構成要素１３０にもたらすことに応答して行われ得る。例えば、モデルの１つまたは複数の構成要素は提案構成要素１３０への入力としてもたらされることができ、それに応答して提案構成要素１３０は、もたらされたモデル構成要素と同様なモデル構成要素を有するモデルを提案することができる。他の例において、データ・セットが提案構成要素１３０にもたらされることができ、それに応答して提案構成要素１３０は、同様なデータ・セットに関連付けられている１つまたは複数のモデルを提案することができる。他のモデル関連データが提案構成要素１３０にもたらされることもでき、それに応答して提案構成要素１３０は同様なやり方で提案をもたらすことができる。
【００２０】
図２内のダイアグラム２００は、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態によって利用され得る、例示の非限定的なモデル構成要素を示す。しかし、ダイアグラム２００に示されるモデル構成要素は単に、利用され得るモデル構成要素のいくつかに過ぎず、ダイアグラム２００に示されるものに加えて、またはその代わりに他のモデル構成要素も用いられ得ることが認識されるべきである。
【００２１】
ダイアグラム２００によって示されるように、例示のモデル構成要素は、モデルに関連付けられた構成２１２を含むことができる。いくつかの場合、モデルは複数の相異なる構成２１２に関連付けられ得る。例えば、所与のモデルの構成が時間の経過と共に変化する場合、構成２１２は、これらの変化、および変化がなされた時間などの他の情報を含むことができる。ダイアグラム２００にさらに示されるように、モデルの特性は、モデルを実施するために用いられるコンピュータ・プログラム・コード２１４を含むことができる。コンピュータ・プログラム・コード２１４は、任意の適切なプログラミング言語またはプログラミング言語の組み合わせにおいて作成されることができ、モデルを実施するために用いられる完全なコード、またはコードの一部分あるいはその両方を含むことができる。
【００２２】
ダイアグラム２００によってさらに示されるように、モデルの特性は、モデルに関連付けられたトレーニング・データ２１６を含むことができる。一態様において、所与のモデルに対するモデル構成要素としてもたらされるトレーニング・データ２１６は、モデルをトレーニングするために用いられるトレーニング・データ２１６に対する全ライフサイクルの少なくとも一部分を含むことができる。他の態様において、トレーニング・データ２１６は、データ自体ならびにデータの記述またはデータが何を表すかあるいはその両方、例えば、オーディオ・サンプル、テキスト入力、スペクトル・シグニチャなどを含むことができる。
【００２３】
一態様において、所与のモデルに対するモデル構成要素は、モデルがそれから導き出される基本（親）モデル２２０の識別情報をさらに含むことができる。例えば、所与のタイプのデータに対して動作するようにトレーニングされた機械学習モデルは、転移学習などの技術を通して、同様なタイプのデータに対して動作するようにトレーニングされることになる他の機械学習モデルのための基本モデルとして用いられ得る。基本モデル２２０から新たなモデルを導き出すための他の技術も用いられ得る。
【００２４】
ダイアグラム２００によってさらに示されるように、モデル構成要素は、モデルのそれぞれの属性２３０を含むことができる。モデルの属性２３０は、例えば用いられるモデルのタイプ、ニューラル・ネットワークのために用いられるノードまたはレイヤ構成あるいはその両方など、モデルの１つまたは複数のアルゴリズム・パラメータを含むことができる。さらに、または代替として、モデルの属性２３０は、入力データなどに応答してモデルによって生成され得る、モデルの期待されるまたは推定される精度、分類、または他の出力あるいはその組み合わせを含むことができる。
【００２５】
ダイアグラム２００に示されるモデル構成要素は、モデルの１つまたは複数の配置に関連付けられた配置データ２４０をさらに含むことができる。配置データ２４０は、例えば、配置の時間および日付または使用の頻度あるいはその両方、配置されたモデルに関連付けられた性能メトリック（例えば、精度、混同行列、または他の基準あるいはその組み合わせの観点からの）、配置されたモデルの結果に関連した他の情報、配置されたモデルに関連して用いられる入力データ、モデル配置からのフィードバックなどを含むことができる。
【００２６】
一態様において、ダイアグラム２００に示されるモデル構成要素、または他の適切な構成要素あるいはその両方は、直接もたらされる情報、例えば、データ・サイエンティストまたは他のユーザあるいはその両方によって識別構成要素１１０にもたらされる情報から、取得され得る。さらに、または代替として、モデル構成要素に関するデータは、実験または他の試行あるいはその両方がモデルを用いて行われるのに従って、例えば、データ・マイニングまたは他の動作を通じて、自動的に生成され得る。ダイアグラム２００に示されるモデル構成要素または他の適切な構成要素あるいはその両方は一緒に、本明細書で述べられる実施形態によって行われるさらなる動作のために、メタモデル、例えば、所与のモデルのモデルとして動作することができる。
【００２７】
図３を参照すると、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、モデル構成要素関係に基づく距離プロファイルの生成を容易にするシステム３００が示される。本明細書で述べられる他の実施形態で使用される類似の要素の繰り返しの説明は、簡潔にするために省かれる。図３に示されるように、システム３００は、図１に関して総体的に上述されたように機能することができる識別構成要素１１０、決定構成要素１２０、および提案構成要素１３０を含む。一態様において、システム３００は、識別構成要素１１０によってもたらされたモデルのセットの少なくとも２つに対応するモデル構成要素のペアワイズのものの間の、１つまたは複数の距離を計算することによってモデル関係を決定することにおいて、決定構成要素１２０を支援することができる、距離構成要素３１０をさらに含む。図３では距離構成要素３１０は決定構成要素１２０の一部として示されるが、いくつかの実施形態において距離構成要素３１０は、決定構成要素１２０とは別個に動作することができることが認識されるべきである。
【００２８】
一態様において、距離構成要素３１０は、モデルの構成要素を識別するモデル定義を容易にし、さらに、異なるモデルのペアワイズの構成要素の間の距離を定義する。このモデル定義は、ひいては、モデル・ガイダンスまたは探索あるいはその両方のために用いられ得るマルチレイヤ完全グラフとして、それぞれのモデルの処理を容易にする。
【００２９】
図４内のダイアグラム４００は、距離構成要素３１０によって行われ得る、非限定的な例示の距離測定を示す。ダイアグラム４００に示されるように、図２に関して上述されたものと同様な、モデル構成要素（例えば、構成、コード、トレーニング・データ、基本モデル、モデル属性など）を有する、モデルのペアが識別され得る。一態様において、距離構成要素３１０は、破線によってダイアグラム４００に示されるように、モデルのペアのそれぞれ対応するモデル構成要素に対して、ペアワイズ比較を行うことができる。距離構成要素３１０によって行われる比較のそれぞれのものは、距離プロファイルに編集され得る。距離プロファイルは、それぞれのペアワイズ・モデル構成要素に対応する距離のベクトル、または任意の他の適切な構造あるいはその両方など、任意の適切な構造とすることができる。
【００３０】
一態様において、距離構成要素３１０はモデル構成要素の間の類似性を測定または推定するための複数の技術を利用することができ、異なるモデル構成要素は異なる方法において比較され得る。例として、距離構成要素３１０は、それぞれのモデルによって行われる分類（例えば、食物認識、音声認識など）を識別し、モデルのペアの分類の間の類似度を計算することができる。他の例として、距離構成要素３１０は、ニューラル・ネットワーク・レイヤまたはノードあるいはその両方、またはモデル・パラメータ設定など、モデル実装形態の間の類似度を計算することができる。さらなる例として、距離構成要素３１０は、例えば、プログラム・コード自体のプレーンテキスト比較に基づいて、またはプログラム・コードの機能性を分析することによってあるいはその両方で、それぞれのモデルに関連付けられたプログラム・コードの間の類似度を計算することができる。さらに他の例として、異なるモデルによって利用されるトレーニング・データは、距離構成要素３１０によって直接または間接的に比較され得る（例えば、トレーニング・データに関連付けられた確率密度関数に基づいてなど）。他の比較も可能である。
【００３１】
距離構成要素３１０によって行われる動作の結果として、モデルのペアの間の類似性を示す距離プロファイルが生成され得る。一態様において、それぞれの距離プロファイルに対応する、距離構成要素３１０によって計算された１つまたは複数の距離は、モデルの所与のセットのサブセットを提案するための基礎として、提案構成要素１３０によって利用され得る。いくつかの場合、提案構成要素１３０は、距離構成要素３１０によって計算された１つまたは複数の距離と、許容範囲パラメータとの比較に基づいてモデルの所与のセットのサブセットを提案することができる。例えば、安全性（例えば、自動ブレーキ有効性を予測するモデル）、金融（例えば、株式市場における動きを予測するモデル）、または他の同様な領域あるいはその組み合わせに関連するモデルは、もたらされるモデル関連データに対して高い精度を示す場合にのみ、これらの領域におけるモデルが提案構成要素１３０によって提案され得るように、低い許容範囲パラメータを用いて構成され得る。反対に、精度と比較して効率的な実験がより望ましい領域では、もたらされるモデル関連データに対してより低い類似度を示すモデルが提案構成要素１３０によって提案され得るように、より高い許容範囲パラメータを用いて構成され得る。
【００３２】
次に図５を参照すると、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、機械学習モデル提案の精緻化を容易にするシステム５００が示される。本明細書で述べられる他の実施形態で使用される類似の要素の繰り返しの説明は、簡潔にするために省かれる。図５に示されるように、システム５００は総体的に上述されたように、それぞれのモデルと、それらの対応するモデル構成要素との間の関係を計算する決定構成要素１２０を含む。システム５００は、ユーザ・フィードバックまたは他の適切な情報あるいはその両方に基づいて決定構成要素１２０によって計算される１つまたは複数のモデル関係を更新する、学習構成要素５１０をさらに含む。
【００３３】
一態様において、フィードバックは学習構成要素５１０に対して直接または間接的にもたらされ得る。特定の非限定的な例として、ユーザは、例えば、上述されたように提案構成要素１３０によって、モデルがそれに応答して提案され得る、モデルを選択することにおけるガイダンスの要求をもたらすことができる。次いでユーザは、例えば、提案がなされた時点で、または提案によるモデルの配置に関連してあるいはその両方で、もたらされた提案に応答してフィードバックをもたらすことができる。このフィードバックに基づいて、学習構成要素は、決定構成要素１２０によって決定される、距離または他のモデル関係あるいはその両方を精緻化することができ、それによって、モデルを比較する、ならびにモデルの関連付けられたセットおよびモデル構成要素を提案するまたは探索するあるいはその両方のための認知システムを、どのように実施するかを時間の経過と共に学習する。
【００３４】
図６は、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、トレーニング・データ６１０に基づいて機械学習モデルを提案するためのシステム６００のブロック図を示す。本明細書で述べられる他の実施形態で使用される類似の要素の繰り返しの説明は、簡潔にするために省かれる。一態様において、システム６００は、トレーニング・データ６１０に関連して用いられ得るモデルを選択するように、トレーニング・データ６１０の完全なまたは部分的なセットに基づいて、提案または他のガイダンスあるいはその両方をもたらすことができる。それに従って、システム６００のユーザは、大量のモデル・データを手動でレビューせずに有用なモデル情報を取得するように、ユーザまたは他者あるいはその両方によって用意されたモデルまたはモデル構成要素あるいはその両方の既存のセットを活用することができる。これは、ひいては、既存の成果物は最初から新たなモデルを作成せずに足場とすることができるので、実験、またはトレーニング・データの他の使用あるいはその両方において効率を向上させることができる。
【００３５】
図６によって示されるように、トレーニング・データ６１０は距離推定器６２０にもたらされ、それは、もたらされたトレーニング・データ６１０と、１つまたは複数のモデル・データベース６４０に記憶されたそれぞれのモデルに関連付けられたトレーニング・データとの間の、距離を計算することができる。一態様において、距離推定器６２０は、上述されたような距離構成要素３１０と同様なやり方で動作することができる。他の態様において、距離推定器６２０によって計算された距離は、モデル・データベース６４０からの１つまたは複数のモデルの提案を容易にするように、モデル照会／検索モジュール６３０にもたらされ得る。
【００３６】
モデル照会／検索モジュール６３０によってもたらされる提案、または他のガイダンスあるいはその両方は、提案されたモデル、または対応するモデル構成要素あるいはその両方の識別情報を含むことができる。例として、モデル照会／検索モジュール６３０は、トレーニング・データ６１０のセットに応答して基本モデルを、基本モデルから導き出される任意のモデルに加えて提案することができる。構成またはニューラル・ネットワーク定義あるいはその両方など、他のモデル・パラメータも提案され得る。一態様において、モデル照会／検索モジュール６３０はまた、既存のプログラム・コードを提案することによって、または様々な提案されたモデル構成要素に基づいてプログラム・コードを自動的に生成することによって、提案されたモジュールを配置するためのコンピュータ実行可能プログラム・コードをもたらすことができる。
【００３７】
さらに、または代替として、モデル照会／検索モジュール６３０は、それぞれのモデル提案に対応する裏付けとなる証拠または情報あるいはその両方をもたらすことができる。例えば、モデル照会／検索モジュール６３０は、例えば、パーセンテージまたは他のメトリックとして、もたらされたトレーニング・データ６１０と、提案されたトレーニング・データとの間の、推定される類似度を返すことができる。所与のモデルを提案することにおいて、モデル照会／検索モジュール６３０によって利用される他の基準も、もたらされることができ、それに基づいてユーザは、提案されたモデル自体に関連するフィードバックに加えて、またはその代わりにフィードバックをもたらすことができる。
【００３８】
図７を参照すると、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、ユーザ要求に応答して機械学習モデルを提案するためのシステム７００のブロック図が示される。システム７００の動作は、モデル提案モジュール７１０にユーザ要求をもたらすことによって開始することができる。ユーザ要求は、システム６００に関して上述されたものと同様なやり方でトレーニング・データ・セットを、または他のモデル構成要素あるいはその両方を含むことができる。一態様において、ユーザ要求は、モデル関連情報の所与のセットを指定する、および指定された情報に関連した追加の情報の要求を含むことができる。特定の非限定的な例として、ユーザ要求は、所与の新たなトレーニング・セットと同様なトレーニング・セットを用いるモデルに関する情報（例えば、コード、構成、ニューラル・ネットワーク構造など）の要求を含むことができる。他の例として、ユーザ要求は、解決されるべき問題のタイプ（例えば、株価予測、視覚的物体検出／回避など）を指定する、およびその問題タイプに対して利用され得る基本モデルの要求を含むことができる。さらなる例として、ユーザ要求は、所与のニューラル・ネットワーク構成を通してトレーニング・データを実行するために、コード・セグメントまたは構成あるいはその両方などの情報の要求を含むことができる。上記は単に、モデル提案モジュール７１０に提出され得るユーザ要求の例に過ぎず、他の要求も可能であることが認識されるべきである。
【００３９】
モデル提案モジュール７１０に要求をもたらすことに応答して、距離推定器７２０のセットは、要求において与えられたモデル構成要素と、モデル・データベース６４０に記憶されたそれぞれのモデルに関連付けられたモデル構成要素との間の距離プロファイルを計算することができる。決定された距離プロファイルに基づいて、モデル提案モジュール７１０は、システム６００に関して上述されたものと同様なやり方で、１つまたは複数のモデルまたはモデル構成要素あるいはその両方を提案することができる。
【００４０】
モデルまたはモデル構成要素あるいはその両方を提案することに続いて、提案されたモデルはトレーニングされ、配置されることができ（例えば、ユーザ要求を行うユーザによって）、配置におけるモデルの性能が評価され得る。次いでユーザは、モデル提案モジュール７１０によって提案されたモデルの提案、または配置あるいはその両方についてフィードバックを、提案／距離適合モジュール７３０にもたらすことができる。一態様において、提案／距離適合モジュールは、モデル提案モジュール７１０によってもたらされた提案されたモデル、または距離推定器７２０によって決定された距離プロファイルあるいはその両方を、精緻化するまたは適合させるあるいはその両方を行うために、１つまたは複数の機械学習アルゴリズムを利用することができる。もたらされたフィードバックが、モデル・データベース６４０に記憶された１つまたは複数のモデルに関連付けられた距離プロファイルに対する変化を示す場合、それらの距離プロファイルは、距離推定器再評価モジュール７４０によって更新され、対応するモデル・データベース６４０に記憶され得る。
【００４１】
図８の、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、機械学習モデルおよび関連構成要素を管理することを容易にするシステム８００のブロック図を参照する。本明細書で述べられる他の実施形態で使用される類似の要素の繰り返しの説明は、簡潔にするために省かれる。図８に示されるように、システム８００は、１つまたは複数のモデル・データベース（図示せず）に記憶されたモデルのセットなど、モデルのセットを識別することができる識別構成要素８１０を含む。識別構成要素８１０によって識別されるモデルのセットは、上述されたものと同様なやり方で、例えばモデル構成、モデル・プログラム・コード、モデル・トレーニング・データ、モデル・フィードバック、配置データ、親モデル情報など、それぞれのモデル構成要素を含み得る。
【００４２】
図８に示されるシステム８００は、到来する機械学習モデルを識別することができる取り込み構成要素８２０をさらに含む。一態様において、到来する機械学習モデルは、最初から、または図１に示されるシステム１００などのモデル提案システムのガイダンスを用いてあるいはその両方で、作成されおよびトレーニングされた新たなモデルとすることができる。到来モデルは、それだけでもたらされることができ、または代替として到来モデルには、モデルに関連付けられた他の情報が添付され得る。一態様において、取り込み構成要素８２０にもたらされた到来モデル、またはモデルと共にもたらされた裏付けとなる情報あるいはその両方は、識別構成要素８１０によって識別されたモデルのそれぞれのモデル構成要素と同様なそれぞれのモデル構成要素を含み得る。
【００４３】
システム８００は、識別構成要素８１０によって識別されたモデルのモデル構成要素のそれぞれのものと、到来モデルのモデル構成要素の対応するものとの間の、それぞれのペアワイズ距離を用いて、取り込み構成要素８２０によって識別された到来する機械学習モデルに注釈を付ける、注釈付け構成要素８３０をさらに含む。これらのペアワイズ距離は、その後に、例えば、モデル・データベースまたは他の適切なデータ構造あるいはその両方において、到来モデルと共に記憶され得る。
【００４４】
図９内のダイアグラム９００は、注釈付け構成要素８３０によって行われた例示の動作を示す。ここで、新たなモデル９１０、例えば、取り込み構成要素８２０によって識別されたモデルが、入力として受け入れられる。モデル９１０は、図２に関して上述されたようなモデル構成要素２１２〜２３０のそれぞれのもの、または他の適切な構成要素あるいはその両方を含み得る。一態様において、モデル９１０は、新たなモデル９１０のそれぞれのモデル構成要素と、１つまたは複数のモデル・データベース６４０に記憶された他のモデルの対応するモデル構成要素との間の、ペアワイズ距離を決定するために、１つまたは複数の距離推定器９２０によって分析される。距離推定器９２０によって決定された距離は、決定された時点で、モデル９１０に注釈として追加されることができ、モデル９１０はモデル・データベース６４０に記憶され得る。一態様において、距離推定器９２０は、新たなモデル９１０と、モデル・データベース６４０に記憶されたモデルとの間の関係を分類するように構成され得る、ニューラル・ネットワーク、または他の機械学習モデルあるいはその両方を含むことができる。他の実装形態も可能である。
【００４５】
図１０を参照すると、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、モデル注釈付けの精緻化を容易にするシステム１０００が示される。本明細書で述べられる他の実施形態で使用される類似の要素の繰り返しの説明は、簡潔にするために省かれる。ここで、注釈付け構成要素８３０によって作成された注釈は、ユーザ・フィードバックに基づいて注釈付け構成要素８３０によって計算されたそれぞれのペアワイズ距離を調整することができる適合構成要素１０１０にもたらされる。例えば、関連付けられたデータベースへの新たな注釈付きモデルの入力の前に、ユーザには、注釈付け構成要素８３０によって計算されたモデル関係についてのフィードバックをもたらす能力がもたらされ得る。ユーザ・フィードバックが、注釈付け構成要素８３０によって計算されたペアワイズ距離が不正確であることを示す場合、適合構成要素１０１０は適切な調整を行い、調整されたペアワイズ距離を注釈付け構成要素８３０に返すことができる。さらに、または代替として、適合構成要素１０１０は、将来の注釈付けに影響させるように、ユーザ・フィードバックの性質、例えば、フィードバックが肯定的であったか、否定的であったかを記録することができる。
【００４６】
図１１は、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、注釈付き機械学習モデルの記憶を容易にするシステム１１００を示す。本明細書で述べられる他の実施形態で使用される類似の要素の繰り返しの説明は、簡潔にするために省かれる。図１１によって示されるように、システム１１００は、取り込み構成要素８２０によって識別され、注釈付け構成要素８３０によって注釈が付けられた、到来する機械学習モデルを、データ構造に、ここでは識別構成要素８１０によって識別されたモデルのセットを含む１つまたは複数のモデル・データベース６４０に、記憶することができる記録構成要素１１１０を含む。図１１に示されないが、記録構成要素１１１０はまた、到来する注釈付きモデルを、モデル・データベース６４０に加えてまたはその代わりに、１つまたは複数の他のデータ構造に記憶することができる。
【００４７】
次に図１２を参照すると、１つまたは複数の実施形態による、本明細書で述べられる１つまたは複数の態様を実施するために利用され得る処理構成要素１２００が示される。本明細書で述べられる他の実施形態で使用される類似の要素の繰り返しの説明は、簡潔にするために省かれる。
【００４８】
図１２に示されるように、処理構成要素１２００は、少なくとも１つのプロセッサ１２１０（例えば、中央処理装置、グラフィック処理装置など）に関連付けられることができ、これは、上述されたような識別構成要素１１０、決定構成要素１２０、または提案構成要素１３０の１つまたは複数を実施するために利用され得る。プロセッサ１２１０は、データ・バス１２２０を通じて、通信構成要素１２３０またはメモリ１２４０あるいはその両方など、処理構成要素１２００の１つまたは複数の追加の部分構成要素に接続され得る。通信構成要素１２３０はプロセッサ１２１０とは別個に実施されるように示されるが、いくつかの実施形態においてプロセッサ１２１０は追加として通信構成要素１２３０を実施するために用いられ得る。さらに他の実施形態において、通信構成要素１２３０は処理構成要素１２００の外部とすることができ、別個の通信リンクを通じて処理構成要素１２００と通信することができる。
【００４９】
メモリ１２４０は、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態により、処理構成要素１２００によって利用されたデータを記憶するために、処理構成要素１２００によって利用され得る。追加としてまたは代替として、メモリ１２４０は、処理構成要素１２００によって実行されたとき、処理構成要素（またはそれの１つまたは複数のプロセッサ１２１０あるいはその両方）に、上述されたような識別構成要素１１０、決定構成要素１２０、または提案構成要素１３０を実施させる、その上に記憶されたマシン可読命令を有することができる。
【００５０】
図１３は、１つまたは複数の実施形態による、本明細書で述べられる１つまたは複数の態様を実施するために利用され得る他の処理構成要素１３００が示される。本明細書で述べられる他の実施形態で使用される類似の要素の繰り返しの説明は、簡潔にするために省かれる。
【００５１】
図１３に示されるように、処理構成要素１３００は少なくとも１つのプロセッサ１３１０に関連付けられることができ、これは上述されたような識別構成要素８１０、取り込み構成要素８２０、または注釈付け構成要素８３０あるいはその組み合わせの１つまたは複数を実施するために利用され得る。プロセッサ１３１０は、データ・バス１３２０を通じて、通信構成要素１３３０またはメモリ１３４０あるいはその両方など、処理構成要素１３００の１つまたは複数の追加の部分構成要素に接続され得る。一態様において、通信構成要素１３３０は、図１２に関して上述された通信構成要素１２３０と同様なやり方で構成され得る。
【００５２】
図１２に関して上述されたメモリ１２４０と同様に、メモリ１３４０は、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態により、処理構成要素１３００によって利用されたデータを記憶するために、処理構成要素１３００によって利用され得る。追加としてまたは代替として、メモリ１３４０は、処理構成要素１３００によって実行されたとき、処理構成要素（またはそれの１つまたは複数のプロセッサ１３１０あるいはその両方）に、上述されたような識別構成要素８１０、取り込み構成要素８２０、または注釈付け構成要素８３０あるいはその組み合わせを実施させる、その上に記憶されたマシン可読命令を有することができる。
【００５３】
様々な実施形態において、図１２〜１３に示される処理構成要素１２００、１３００は、ハードウェア、ソフトウェア（例えば、スレッドのセット、プロセスのセット、実行中のソフトウェアなど）、またはコンピューティング・タスク（例えば、受信されたデータに関連付けられたコンピューティング・タスク）を行うハードウェアとソフトウェアの組み合わせとすることができ、またはそれらを含むことができる。例えば、処理構成要素１２００、１３００は、人間によって行われることができない（例えば、人間の頭脳の能力より大きな）データ分析または他の動作あるいはその両方を実行することができる。例えば、一定の期間にわたる、処理構成要素１２００、１３００による、処理されたデータの量、データの処理の速度、または処理されたデータ・タイプあるいはその組み合わせは、同じ期間にわたる単独の人間の頭脳のよって処理され得る量、速度、およびデータ・タイプと比べてそれぞれ、より大きく、より速く、異なり得る。例えば、処理構成要素１２００、１３００によって処理されたデータは、１つまたは複数のコンピューティング・デバイスに関連付けられた、未加工のデータ（例えば、未加工のテキスト・データ、未加工の数値データなど）、または圧縮されたデータ（例えば、圧縮されたテキスト・データ、圧縮された数値データなど）あるいはその両方とすることができる。さらに、処理構成要素１２００、１３００は、上記で参照されたデータも処理しながら、１つまたは複数の他の機能を行うことに対して完全に動作可能となることが可能である（例えば、完全に電源オン、完全に実行されるなど）。
【００５４】
図１４は、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、機械学習モデルおよび関連構成要素を誘導することを容易にする例示の非限定的な、コンピュータによって実施される方法１４００のフロー図を示す。本明細書で述べられる他の実施形態で使用される類似の要素の繰り返しの説明は、簡潔にするために省かれる。
【００５５】
１４０２で、プロセッサに動作可能に結合されたデバイスは、それぞれのモデル構成要素を含むことができる、モデルのセットを識別することができる（例えば、識別構成要素１１０によって）。
【００５６】
１４０４で、デバイスは、それぞれのモデル構成要素の中で１つまたは複数のモデル関係を決定することができる（例えば、決定構成要素１２０によって）。１つまたは複数のモデル関係はそれぞれ、モデル構成要素のそれぞれのペアワイズのものの間の構成要素関係のベクトルを含むことができる。
【００５７】
１４０６で、デバイスは、１４０４で決定された構成要素関係のマッピングに基づいて、１４０２で識別されたモデルのセットのサブセットを提案することができる（例えば、提案構成要素１３０によって）。
【００５８】
図１５は、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態による、機械学習モデルを管理することを容易にする代替的な例示の非限定的な、コンピュータによって実施される方法１５００のフロー図を示す。本明細書で述べられる他の実施形態で使用される類似の要素の繰り返しの説明は、簡潔にするために省かれる。
【００５９】
１５０２で、プロセッサに動作可能に結合されたデバイスは、それぞれの第１のモデル構成要素を含むことができる、モデルのセットを識別することができる（例えば、識別構成要素８１０によって）。
【００６０】
１５０４で、デバイスは、それぞれの第２のモデル構成要素を含む、到来する機械学習モデルを識別することができる（例えば、取り込み構成要素８２０によって）。
【００６１】
１５０６で、デバイスは、１５０４で識別された第１のモデル構成要素のそれぞれのものと、１５０６で識別された第２のモデル構成要素の対応するものとの間の、それぞれの推定されたペアワイズ距離を用いて、１５０４で識別された到来する機械学習モデルに注釈を付けることができる（例えば、注釈付け構成要素８３０によって）。
【００６２】
説明を簡潔にするために、コンピュータによって実施される方法は、一連の働きとして示され、述べられる。本革新は示される働きによって、または働きの順序によってあるいはその両方によって限定されないことが理解され、認識されるべきであり、例えば、働きは、様々な順序でまたは同時にあるいはその両方で、および本明細書において提示されず述べられない他の働きと共に生じることができる。さらに、開示される主題による、コンピュータによって実施される方法を実施するために、すべての示された働きが必要になり得るわけではない。加えて、当業者は、コンピュータによって実施される方法は、代替として一連の、状態図を通じた相互に関係した状態、またはイベントとして表され得ることを理解し、認識するであろう。さらに、本明細書の以下および本明細書の全体にわたって開示される、コンピュータによって実施される方法は、このようなコンピュータによって実施される方法をコンピュータへ移動および転送することを容易にするように、製品上に記憶される能力を有することがさらに認識されるべきである。本明細書で用いられる製品という用語は、任意のコンピュータ可読デバイスまたは記憶媒体からアクセス可能なコンピュータ・プログラムを包含するものである。
【００６３】
さらに、処理構成要素または割り当て構成要素あるいはその組み合わせの間の、データ・パケットの構成または通信あるいはその両方は、電気的および機械的構成要素ならびに回路の組み合わせから確立されるので、人間は、処理構成要素または割り当て構成要素あるいはその組み合わせの間の、本データ・パケット構成または本通信あるいはその両方を、複製するまたは行うことはできない。例えば、人間は、処理構成要素、または割り当て構成要素などあるいはその組み合わせの間の、有線ネットワークまたは無線ネットワークあるいはその両方にわたる送信のためにデータ生成することはできない。さらに、人間は、空間的コンピューティング・プロセスの間に生成された情報に対応する一連のビットを含み得るデータをパケット化し、空間的コンピューティング・プロセスなどの間に生成された情報に対応する一連のビットを含み得るデータを送信することはできない。
【００６４】
開示される主題の様々な態様に対する状況をもたらすために、図１６ならびに以下の議論は、開示される主題の様々な態様が実施され得る適切な環境の一般的な説明をもたらすためのものである。図１６は、本明細書で述べられる１つまたは複数の実施形態が容易にされ得る、例示の非限定的な動作環境のブロック図を示す。本明細書で述べられる他の実施形態で使用される類似の要素の繰り返しの説明は、簡潔にするために省かれる。図１６を参照すると、本開示の様々な態様を実施するために適切な動作環境１６００はまた、コンピュータ１６１２を含むことができる。コンピュータ１６１２はまた、処理ユニット１６１４、システム・メモリ１６１６、およびシステム・バス１６１８を含むことができる。システム・バス１６１８は、非限定的にシステム・メモリ１６１６を含むシステム構成要素を、処理ユニット１６１４に結合する。処理ユニット１６１４は、様々な利用可能なプロセッサのいずれかとすることができる。デュアル・マイクロプロセッサまたは他のマルチプロセッサ・アーキテクチャも、処理ユニット１６１４として使用され得る。システム・バス１６１８は、非限定的に、工業標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）、マイクロチャネル・アーキテクチャ（ＭＳＡ）、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）、インテリジェント・ドライブ・エレクトロニクス（ＩＤＥ）、ＶＥＳＡローカル・バス（ＶＬＢ）、ペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト（ＰＣＩ）、カード・バス、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）、アドバンスト・グラフィックス・ポート（ＡＧＰ）、ファイアワイヤ（ＩＥＥＥ  １３９４）、および小型コンピュータ・システム・インターフェース（ＳＣＳＩ）を含む任意の多様な利用可能なバス・アーキテクチャを用いる、メモリ・バスもしくはメモリ・コントローラ、ペリフェラル・バスもしくは外部バス、またはローカル・バスあるいはその組み合わせを含む、いくつかのタイプのバス構造の任意のものとすることができる。システム・メモリ１６１６はまた、揮発性メモリ１６２０および不揮発性メモリ１６２２を含むことができる。スタートアップの間など、コンピュータ１６１２内の要素の間で情報を転送するための基本ルーチンを含んだ、基本入出力システム（ＢＩＯＳ）は、不揮発性メモリ１６２２に記憶される。例示として、および非限定的に、不揮発性メモリ１６２２は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、または不揮発性ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）（例えば、強誘電体ＲＡＭ（ＦｅＲＡＭ））を含むことができる。揮発性メモリ１６２０はまた、外部キャッシュ・メモリとして働くランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）を含むことができる。例示として、および非限定的に、ＲＡＭは、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブル・データ・レートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、エンハンストＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、シンクリンクＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、ダイレクトＲａｍｂｕｓ  ＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）、ダイレクトＲａｍｂｕｓダイナミックＲＡＭ（ＤＲＤＲＡＭ）、およびＲａｍｂｕｓダイナミックＲＡＭなど、多くの形で利用可能である。
【００６５】
コンピュータ１６１２はまた、リムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体を含むことができる。図１６は例えば、ディスク記憶装置１６２４を示す。ディスク記憶装置１６２４はまた、非限定的に、磁気ディスク・ドライブ、ソリッド・ステート・ドライブ、フロッピ・ディスク・ドライブ、テープ・ドライブ、Ｊａｚドライブ、Ｚｉｐドライブ、ＬＳ−１００ドライブ、フラッシュ・メモリ・カード、またはメモリ・スティックのようなデバイスを含むことができる。ディスク記憶装置１６２４はまた、他の記憶媒体とは別個に、またはそれらとの組み合わせで、非限定的に、コンパクト・ディスクＲＯＭデバイス（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤ記録可能ドライブ（ＣＤ−Ｒドライブ）、ＣＤ書き換え可能ドライブ（ＣＤ−ＲＷドライブ）、デジタル多用途ディスクＲＯＭドライブ（ＤＶＤ−ＲＯＭ）、またはブルーレイ・ディスク・ドライブなど、光ディスク・ドライブを含む、記憶媒体を含むことができる。ディスク記憶装置１６２４のシステム・バス１６１８への接続を容易にするために、インターフェース１６２６など、リムーバブルまたは非リムーバブル・インターフェースが通常用いられる。図１６はまた、適切な動作環境１６００において述べられたユーザと、基本コンピュータ・リソースとの間の仲介として働くソフトウェアを示す。このようなソフトウェアはまた、例えば、オペレーティング・システム１６２８を含むことができる。ディスク記憶装置１６２４に記憶され得る、オペレーティング・システム１６２８は、コンピュータ１６１２のリソースを制御するおよび割り振るように働く。システム・アプリケーション１６３０は、例えば、システム・メモリ１６１６またはディスク記憶装置１６２４に記憶された、プログラム・モジュール１６３２およびプログラム・データ１６３４を通して、オペレーティング・システム１６２８によるリソースの管理をうまく利用する。本開示は、様々なオペレーティング・システム、またはオペレーティング・システムの組み合わせによって実施され得ることが認識されるべきである。ユーザは、入力デバイス１６３６を通してコンピュータ１６１２にコマンドまたは情報を入力する。入力デバイス１６３６は、非限定的に、マウス、トラックボール、スタイラス、タッチ・パッドなどのポインティング・デバイス、キーボード、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲーム・パッド、サテライト・ディッシュ、スキャナ、テレビ・チューナ・カード、デジタル・カメラ、デジタル・ビデオ・カメラ、ウェブ・カメラなどを含む。これらおよび他の入力デバイスは、インターフェース・ポート１６３８を通じて、システム・バス１６１８を通して処理ユニット１６１４に接続する。インターフェース・ポート１６３８は、例えば、シリアル・ポート、パラレル・ポート、ゲーム・ポート、およびユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）を含む。出力デバイス１６４０は、入力デバイス１６３６と同じタイプのポートのいくつかを用いる。従って、例えば、ＵＳＢポートは、入力をコンピュータ１６１２にもたらすため、およびコンピュータ１６１２から出力デバイス１６４０に情報を出力するために用いられ得る。出力アダプタ１６４２は、他の出力デバイス１６４０の中でも、特別のアダプタを必要とするモニタ、スピーカ、およびプリンタのようないくつかの出力デバイス１６４０があることを示すためにもたらされる。出力アダプタ１６４２は、例示として、および非限定的に、出力デバイス１６４０とシステム・バス１６１８との間の接続手段をもたらすビデオおよびサウンド・カードを含む。リモート・コンピュータ１６４４など、他のデバイスまたはデバイスのシステムあるいはその両方は、入力および出力能力の両方をもたらすことが留意されるべきである。
【００６６】
コンピュータ１６１２は、リモート・コンピュータ１６４４など、１つまたは複数のリモート・コンピュータへの論理接続を用いるネットワーク化された環境で動作することができる。リモート・コンピュータ１６４４は、コンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ワークステーション、マイクロプロセッサをベースとする器具、ピア・デバイスまたは他のコモン・ネットワーク・ノードなどとすることができ、また通常、コンピュータ１６１２に関連して述べられた要素の多くまたはすべてを含むことができる。簡潔にするために、リモート・コンピュータ１６４４と共にメモリ記憶デバイス１６４６のみが示される。リモート・コンピュータ１６４４は、ネットワーク・インターフェース１６４８を通してコンピュータ１６１２に論理的に接続され、次いで通信接続部１６５０を通じて物理的に接続される。ネットワーク・インターフェース１６４８は、例えばローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、セルラ・ネットワークなど、有線または無線あるいはその両方の通信ネットワークを包含する。ＬＡＮ技術は、ファイバ分散データ・インターフェース（ＦＤＤＩ）、銅線分散データ・インターフェース（ＣＤＤＩ）、イーサネット（Ｒ）、トークン・リングなどを含む。ＷＡＮ技術は、非限定的に、ポイントツーポイント・リンク、統合サービス・デジタル・ネットワーク（ＩＳＤＮ）およびその変形のような回線交換ネットワーク、パケット交換ネットワーク、およびデジタル加入者線（ＤＳＬ）を含む。通信接続部１６５０は、ネットワーク・インターフェース１６４８をシステム・バス１６１６に接続するために使用されたハードウェア／ソフトウェアを指す。通信接続部１６５０は、コンピュータ１６１２の内部を明らかに例示するために示されるが、それはコンピュータ１６１２の外部とすることもできる。ネットワーク・インターフェース１６４８への接続のためのハードウェア／ソフトウェアはまた、例示のためのみとして、通常の電話等級モデム、ケーブル・モデム、およびＤＳＬモデムを含むモデム、ＩＳＤＮアダプタ、およびイーサネット（Ｒ）・カードなどの、内部および外部技術を含むことができる。
【００６７】
本発明の様々な実施形態は、統合の任意の可能な技術的詳細レベルにおけるシステム、方法、装置、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはその組み合わせとすることができる。コンピュータ・プログラム製品は、本発明の１つまたは複数の態様をプロセッサに遂行させるためのコンピュータ可読プログラム命令をその上に有する、コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによる使用のための命令を保持および記憶することができる、有形のデバイスとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、非限定的に、電子的記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、電磁的記憶デバイス、半導体記憶デバイス、または上記の任意の適切な組み合わせとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例示の非網羅的なリストはまた、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピ・ディスク、パンチカードまたはその上に記録された命令を有する溝状の隆起構造などの機械的エンコード型デバイス、および上記の任意の適切な組み合わせを含むことができる。本明細書で用いられるコンピュータ可読記憶媒体とは、電波または他の自由に伝搬する電磁波、導波路または他の伝送媒体を通して伝搬する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、または線材を通して送信される電気信号など、それ自体が一時的信号であると解釈されるものではない。
【００６８】
本明細書で述べられるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスに、またはネットワーク、例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、または無線ネットワークあるいはその組み合わせを経由して、外部コンピュータまたは外部記憶デバイスにダウンロードされることができる。ネットワークは、銅の伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバあるいはその組み合わせを備えることができる。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、コンピュータ可読プログラム命令を、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体における記憶のために転送する。本発明の１つまたは複数の実施形態の動作を遂行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存型命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路のための構成データ、あるいは例えばＳｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋（Ｒ）などのオブジェクト指向プログラミング言語、および例えば「Ｃ」プログラミング言語または同様なプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれたソース・コードまたはオブジェクト・コードとすることができる。コンピュータ可読プログラム命令は、専らユーザのコンピュータ上で、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして部分的にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上および部分的にリモート・コンピュータ上で、または専らリモート・コンピュータもしくはサーバ上で実行することができる。後者のシナリオにおいて、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通して、ユーザのコンピュータに接続されることができ、または外部コンピュータへの接続がなされ得る（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを用いてインターネットを通して）。いくつかの実施形態において、例えば、プログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の１つまたは複数の態様を行うために、電子回路を個人向けにするようにコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。
【００６９】
本明細書において本発明の１つまたは複数の態様は、本発明の１つまたは複数の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して述べられる。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、およびフローチャート図またはブロック図あるいはその両方におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令によって実施され得ることが理解されるであろう。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータのプロセッサまたは他のプログラマブル・データ処理装置によって実行する命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックにおいて指定された機能／働きを実施するための手段を作成するように、マシンを生み出すために汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサにもたらされ得る。これらのコンピュータ可読プログラム命令はまた、命令がそれに記憶されたコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックにおいて規定された機能／働きの態様を実施する命令を含む製品を備えるように、特定のやり方で機能するようにコンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、または他のデバイスあるいはその組み合わせに指示することができるコンピュータ可読記憶媒体に記憶され得る。コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で実行する命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックにおいて指定された機能／働きを実施するように、コンピュータによって実施されるプロセスを生み出すために、一連の動作の働きがコンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で行われるようにさせるように、コンピュータ、他のプログラマブル・データ処理装置、または他のデバイス上にロードされることができる。
【００７０】
図におけるフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態による、システム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能性、および動作を示す。この関連において、フローチャートまたはブロック図内の各ブロックは、指定された論理機能を実施するための１つまたは複数の実行可能命令を備えるモジュール、セグメント、または命令の一部分を表すことができる。いくつかの代替的実装形態において、ブロック内に記された機能は、図に記されたものとは異なる順序で生じることができる。例えば、連続して示された２つのブロックは、実際は実質的に並行して実行されることができ、またはブロックは時には関わった機能性に応じて、逆の順序で実行され得る。またブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、およびブロック図またはフローチャート図あるいはその両方におけるブロックの組み合わせは、指定された機能または働きを行う、または専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを遂行する専用ハードウェア・ベースのシステムによって実施され得ることが留意されるであろう。
【００７１】
本主題はコンピュータ上で実行するコンピュータ・プログラム製品のコンピュータ実行可能命令の一般的な関連において上述されたが、当業者は、本開示はまた他のプログラム・モジュールとの組み合わせにおいて実施するまたは実施され得ることを認識するであろう。一般に、プログラム・モジュールは、特定のタスクを行うまたは特定の抽象データ・タイプを実施するあるいはその両方を行うルーチン、プログラム、構成要素、データ構造などを含む。さらに当業者は、本発明のコンピュータによって実施される方法は、単一プロセッサまたはマルチプロセッサ・コンピュータ・システム、ミニコンピューティング・デバイス、メインフレーム・コンピュータ、ならびにコンピュータ、ハンドヘルド・コンピューティング・デバイス（例えば、ＰＤＡ、電話機）、マイクロプロセッサをベースとするまたはプログラマブル民生用もしくは産業用電子機器などを含む、他のコンピュータ・システム構成を用いて実施され得ることを認識するであろう。示される態様はまた、通信ネットワークを通して結び付けられたリモート処理デバイスによってタスクが行われる分散コンピューティング環境において実施され得る。本開示の、すべてではないとしてもいくつかの態様は、スタンドアロン・コンピュータ上で実施され得る。分散コンピューティング環境では、プログラム・モジュールは、ローカルおよびリモート・メモリ記憶デバイスの両方に位置することができる。
【００７２】
本出願で用いられる、「構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）」、「システム」、「プラットフォーム」、「インターフェース」などという用語は、コンピュータに関係したエンティティ、または１つまたは複数の特定の機能性を有する動作可能なマシンに関係したエンティティを指すことができ、またはそれらを含むことができあるいはその両方ができる。本明細書で開示されるエンティティは、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアとすることができる。例えば、構成要素は、非限定的に、プロセッサ上で実行するプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能なもの、実行のスレッド、プログラム、またはコンピュータあるいはその組み合わせとすることができる。例示として、サーバ上で実行するアプリケーション、およびサーバの両方は構成要素とすることができる。１つまたは複数の構成要素はプロセスまたは実行のスレッドあるいはその両方内に位置することができ、構成要素は１つのコンピュータ上に局在化される、または２つ以上のコンピュータの間で分散されるあるいはその両方とすることができる。他の例において、それぞれの構成要素は、その上に記憶された様々なデータ構造を有する様々なコンピュータ可読媒体から実行することができる。構成要素は、１つまたは複数のデータ・パケットを有する信号によりなど、ローカルまたはリモートあるいはその両方のプロセスを通じて通信することができる（例えば、信号を通じて、ローカル・システム、分散システム内で、または他のシステムとのインターネットなどのネットワークにわたってあるいはその組み合わせで、他の構成要素と相互作用する１つの構成要素からのデータ）。他の例として、構成要素は、プロセッサによって実行されたソフトウェアまたはファームウェア・アプリケーションによって動作される、電気または電子回路によって動作された機械的部分によってもたらされた特定の機能性を有する装置とすることができる。このような場合、プロセッサは装置の内部または外部とすることができ、ソフトウェアまたはファームウェア・アプリケーションの少なくとも一部を実行することができる。さらに他の例として、構成要素は、機械的部分を有しない電子構成要素を通して特定の機能性をもたらす装置とすることができ、ここで電子構成要素は、電子構成要素の機能性の少なくとも一部を付与する、プロセッサ、またはソフトウェアもしくはファームウェアを実行する他の手段を含むことができる。一態様において、構成要素は、例えば、クラウド・コンピューティング・システム内の仮想マシンを通じて電子構成要素をエミュレートすることができる。
【００７３】
さらに、「または（ｏｒ）」という用語は、排他的な「ｏｒ」ではなく、包含的な「ｏｒ」を意味するものである。すなわち、別段の規定がないまたは文脈から明らかでない限り、「ＸはＡまたはＢを使用する」とは、自然な包含的な並べ替えのいずれかを意味するものである。すなわちＸはＡを使用する、ＸはＢを使用する、またはＸはＡおよびＢの両方を使用する場合、「ＸはＡまたはＢを使用する」は上記の場合のいずれにおいても満足される。さらに本明細書および添付の図面で用いられる冠詞「ａ」および「ａｎ」は、別段の規定がないまたは文脈から単数形を指すことが明らかでない限り、一般に「１つまたは複数の」を意味するものと解釈されるべきである。本明細書で用いられる、用語「例示の（ｅｘａｍｐｌｅ）」または「例示的（ｅｘｅｍｐｌａｒｙ）」あるいはその両方は、例、事例、例証として役立つことを意味するように用いられる。不確かさを避けるために、本明細書で開示される主題はこのような例に限定されない。加えて、「例示の（ｅｘａｍｐｌｅ）」または「例示的（ｅｘｅｍｐｌａｒｙ）」あるいはその両方として本明細書で述べられるいずれの態様または設計も、他の態様または設計より好ましいまたは有利であると必ずしも解釈されるべきではなく、当業者に知られている等価な例示的構造および技術を排除することを意図するものでもない。
【００７４】
本明細書で使用されるように、「プロセッサ」という用語は、非限定的に、シングルコア・プロセッサ、ソフトウェア・マルチスレッド実行能力を有する単一プロセッサ、マルチコア・プロセッサ、ソフトウェア・マルチスレッド実行能力を有するマルチコア・プロセッサ、ハードウェア・マルチスレッド技術を有するマルチコア・プロセッサ、並列プラットフォーム、および分散共有メモリを有する並列プラットフォームを備える、実質的に任意のコンピューティング処理ユニットまたはデバイスを指すことができる。さらに、プロセッサは集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブル・ロジック・コントローラ（ＰＬＣ）、コンプレックス・プログラマブル・ロジック・デバイス（ＣＰＬＤ）、ディスクリート・ゲートもしくはトランジスタ・ロジック、ディスクリート・ハードウェア構成要素、または本明細書で述べられる機能を行うように設計されたそれらの任意の組み合わせを指すことができる。さらに、プロセッサは、スペース使用量を最適化するまたはユーザ機器の性能を強化するために、非限定的に、分子または量子ドットをベースとするトランジスタ、スイッチ、およびゲートなど、ナノスケール・アーキテクチャを活用することができる。プロセッサはまた、コンピューティング処理ユニットの組み合わせとして実施され得る。本開示において、用語「ストア」、「記憶装置（ｓｔｏｒａｇｅ）」、「データ・ストア」、「データ記憶装置」、「データベース」など、および構成要素の動作および機能性に関連する実質的に任意の他の情報記憶構成要素は、「メモリ構成要素」、「メモリ」において具体化されたエンティティ、またはメモリを備える構成要素を指すように用いられる。本明細書で述べられるメモリまたはメモリ構成要素あるいはその両方は、揮発性メモリもしくは不揮発性メモリとすることができること、または揮発性および不揮発性メモリの両方を含み得ることが認識されるべきである。例示として、および非限定的に、不揮発性メモリは、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、または不揮発性ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）（例えば、強誘電体ＲＡＭ（ＦｅＲＡＭ））を含むことができる。揮発性メモリは、例えば、外部キャッシュ・メモリとして働くことができるＲＡＭを含むことができる。例示として、および非限定的に、ＲＡＭは、シンクロナスＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブル・データ・レートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、エンハンストＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、シンクリンクＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、ダイレクトＲａｍｂｕｓ  ＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）、ダイレクトＲａｍｂｕｓダイナミックＲＡＭ（ＤＲＤＲＡＭ）、およびＲａｍｂｕｓダイナミックＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）など、多くの形で利用可能である。さらに、本明細書におけるシステム、またはコンピュータによって実施される方法の、開示されるメモリ構成要��は、含むことに限定されずにこれらおよび任意の他の適切なタイプのメモリを含むことが意図される。
【００７５】
上記で述べられているものは、システム、およびコンピュータによって実施される方法の単なる例を含む。もちろん、本開示を述べるために構成要素またはコンピュータによって実施される方法のあらゆる考えられる組み合わせを述べることは不可能であるが、当業者は本開示の多くのさらなる組み合わせおよび並べ替えが可能であることを認識することができる。さらに、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」、「有する（ｈａｓ）」、「所有する（ｐｏｓｓｅｓｓｅｓ）」などが、詳細な説明、請求項、付属書、および図面で用いられる範囲で、このような用語は、用語「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」が請求項内で移行語として使用されたときに解釈されるような、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」と同様な形で包含的であることが意図される。様々な実施形態の説明は、例示のために示されているが、網羅的であること、または開示された実施形態に限定されることを意図するものではない。様々な変更および変形は、述べられた実施形態の範囲および思想から逸脱せずに、当業者には明らかになるであろう。本明細書で用いられた用語は、実施形態の原理、実用的な応用例、または市場で見出される技術に対する技術的改善を最もよく説明するために、または当業者が本明細書で開示された実施形態を理解することを可能にするために選ばれた。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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