(57)【要約】  エンティティを分類するか、またはエンティティと他のエンティティとの類似性を分類するための、訓練された分類モデルを生成するサーバ。サーバは、第１の複数のエンティティの特性を記憶するように構成された記憶手段を備え、第１の複数のエンティティのそれぞれは、第１の分類で分類される。サーバは、入力エンティティの特性に基づいて、入力エンティティを第１の分類で分類するか、または入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、分類モデルを訓練するように構成された訓練モジュールを含む。分類モデルは、訓練データとして第１の複数のエンティティの特性を使用して訓練される。サーバは、クライアントデバイスでの使用のために、訓練された分類モデルをクライアントデバイスに送信するように構成された送信機をさらに含む。
2022502770.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンティティを分類するか、または前記エンティティと他のエンティティとの類似性を分類するためのシステムにおいて、
サーバを含み、前記サーバは、
第１の複数のエンティティの特性を記憶するように構成された記憶手段であって、前記第１の複数のエンティティのそれぞれが、第１の分類で分類される、記憶手段と、
入力エンティティの特性に基づいて、前記入力エンティティを前記第１の分類で分類するか、または前記入力エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、分類モデルを訓練するように構成された訓練モジュールであって、前記分類モデルは、訓練データとして前記第１の複数のエンティティの特性を使用して訓練される、訓練モジュールと、
訓練された前記分類モデルをクライアントデバイスに送信するように構成された送信機と、
を含み、
前記システムは、クライアントデバイスをさらに含み、前記クライアントデバイスは、
前記訓練された分類モデルを受信するように構成された受信機と、
前記訓練された分類モデルを記憶するように構成されたメモリと、
前記クライアントデバイスに記憶された前記訓練された分類モデルを使用して少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理し、前記訓練された分類モデルに信号を出力させるように構成されたプロセッサであって、前記信号は、
前記少なくとも１つの入力エンティティを前記第１の分類で分類するか、または、
前記少なくとも１つの入力エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類する、プロセッサと、を含む、システム。
【請求項２】
前記訓練された分類モデルは、入力エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、類似性スコアを出力するように構成され、オプションとして、前記クライアントデバイスにおける受信機は、閾値類似性スコアを受信するように構成され、前記プロセッサは、前記少なくとも１つの入力エンティティの前記類似性スコアが前記閾値類似性スコアを満たす場合に、アクションを実行するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記クライアントデバイスにおいて、複数の異なるアクションを実行するように構成され、前記アクションはそれぞれ、異なる類似性スコアが前記少なくとも１つの入力エンティティと関連付けられていることに応答して実行され、かつ／または、前記クライアントデバイスにおける前記受信機は、閾値類似性スコアを受信するように構成され、前記プロセッサは、前記少なくとも１つの入力エンティティの前記類似性スコアが前記閾値類似性スコアを満たす場合に、前記少なくとも１つの入力エンティティを前記第１の分類で分類するように構成されている、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
受信機は、前記サーバにおいて、前記第１の複数のエンティティと異なる第２の複数のエンティティの特性を取得するように構成され、
前記サーバは、前記第２の複数のエンティティのそれぞれについて類似性スコアを出力するために、前記訓練された分類モデルを使用して前記第２の複数のエンティティの前記特性を含むデータを処理するように構成されたモデル分析器をさらに含み、
前記訓練された分類モデルによって出力された各類似性スコアは、前記第２の複数のエンティティの１つと関連付けられ、関連付けられた前記エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類し、オプションとして、前記モデル分析器は、前記訓練された分類モデルによって出力された各類似性スコアと関連付けられた前記第２のエンティティの数を計算するように構成され、オプションとして、前記クライアントデバイスにおける前記受信機は、各類似性スコアと関連付けられた前記第２のエンティティの数に基づいて設定された閾値類似性スコアを受信するように構成されている、請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記システムは、オペレータデバイスをさらに含み、前記オペレータデバイスは、
エンティティの特性との比較のための基準の第１のセットをオペレータが指定できるように構成されたインターフェースであって、前記基準の第１のセットを満たすエンティティは前記第１の分類で分類される、インターフェースと、
前記基準の第１のセットを前記サーバに送信するように構成された送信機と、
を含み、
前記サーバは、前記基準の第１のセットを受信するように構成された受信機をさらに含み、
前記訓練モジュールは、前記基準の第１のセットを複数のエンティティの特性と比較し、前記基準の第１のセットを満たすエンティティを前記第１の分類で分類するように構成され、オプションとして、前記訓練モジュールは、前記基準の第１のセットを満たすエンティティの数を計算するように構成され、前記訓練モジュールは、前記基準の第１のセットを満たすエンティティの数に基づいて前記分類モデルの訓練を開始するように構成されている、請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
各前記エンティティはコンピューティングデバイスであり、前記特性はそれぞれ各コンピューティングデバイスの性能をそれぞれ記述する、請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
各エンティティはユーザであり、前記特性は各ユーザの属性をそれぞれ記述する、請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記分類モデルを訓練することは、複数のパラメータのそれぞれに対する重み付けを決定することを含み、前記パラメータのそれぞれに対する前記重み付けは、前記パラメータが出力された前記信号に及ぼす影響の大きさを示し、オプションとして、前記訓練モジュールまたは前記クライアントデバイスにおける前記プロセッサは、少なくとも１つのパラメータが閾値重み付けを満たさない重み付けに関連付けられていることを決定するように構成され、オプションとして、前記プロセッサは、訓練された分類子が、閾値重み付けを満たさない重み付けと関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータを使用することを防止するように構成されている、請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記訓練モジュールは、前記閾値重み付けを満たさない重み付けと関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータを、前記訓練されたモデルから省略するように構成され、かつ／または、前記訓練モジュールは、前記閾値重み付けを満たさない重み付けと関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータを前記クライアントデバイスに送信しないことによって、前記少なくとも１つのパラメータを前記訓練されたモデルから省略するように構成されている、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記訓練モジュールは、入力エンティティを前記第１の分類で分類するか、または前記入力エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、前記分類モデルを再訓練するように構成され、前記分類モデルは、前記第１の分類で分類された複数のエンティティの特性の第２の異なるセットを訓練データとして使用して再訓練され、オプションとして、前記分類モデルは、前記第１の分類で分類された、前記第１の複数のエンティティとは異なる複数のエンティティの特性の第２の異なるセットを訓練データとして使用して再訓練され、かつ／または、
前記訓練モジュールは、予め決定された頻度で前記分類モデルを再訓練するように構成されている、請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記送信機は、再訓練された前記分類モデルを前記クライアントデバイスに送信するように構成され、
前記クライアントデバイスにおける前記受信機は、前記再訓練された分類モデルを受信するように構成され、
前記メモリは、前記再訓練された分類モデルを記憶するように構成され、
前記プロセッサは、前記クライアントデバイスに記憶された前記再訓練された分類モデルを使用して、少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理して、前記再訓練された分類モデルに信号を出力させるように構成され、前記信号は、
前記少なくとも１つの入力エンティティを前記第１の分類で分類するか、または、
前記少なくとも１つの入力エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記送信機は、前記訓練されたモデルのパラメータと異なる前記再訓練されたモデルのパラメータを送信することのみによって、前記再訓練された分類モデルを前記クライアントデバイスに送信するように構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記クライアントデバイスにおける前記プロセッサは、入力エンティティが初期分類で分類されているかどうかを決定するように構成され、
前記プロセッサは、記憶された前記分類モデルが、前記入力エンティティを前記初期分類で分類するために使用される前記分類モデルと異なる場合にのみ、前記記憶された分類モデルを使用して、少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理するように構成されている、請求項１から１２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１４】
前記クライアントデバイスにおける前記プロセッサは、入力エンティティが初期分類で分類されているかどうかを決定し、前記サーバにおける最も最近訓練された分類モデルが、前記初期分類で前記入力エンティティを分類するために使用される前記分類モデルと異なる場合にのみ、前記サーバから再訓練された分類モデルを取得し、前記再訓練された分類モデルを使用して少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理するように構成されている、請求項１から１３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１５】
エンティティを分類するか、または前記エンティティと他のエンティティとの類似性を分類するための、訓練された分類モデルを生成するためのコンピュータ実施方法において、
サーバにおいて、第１の複数のエンティティの特性を取得することであって、前記第１の複数のエンティティのそれぞれが第１の分類で分類される、ことと、
入力エンティティの特性に基づいて、前記入力エンティティを前記第１の分類で分類するか、または前記入力エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、分類モデルを前記サーバにおいて訓練することであって、前記分類モデルは、訓練データとして前記第１の複数のエンティティの特性を使用して訓練される、ことと、
クライアントデバイスでの使用のために、訓練された前記分類モデルを前記サーバから前記クライアントデバイスに送信することと、
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【開示の内容】
【０００１】
〔技術分野〕
本開示は、エンティティを分類するか、またはエンティティと他のエンティティとの類似性を分類するためのシステム、コンピュータ実施方法、およびコンピュータプログラムに関する。
【０００２】
〔背景〕
モノのインターネット（ＩｏＴ）の一部としてインターネットに接続されるデバイスの数は、今後数年で飛躍的に増加すると予想されている。これらのデバイスは、データを収集し、そのデータを「クラウド」に送信することを目的としている。デバイスの数およびそれらが収集するデータの量が大幅に増加するにつれて、クラウドサーバ上の計算およびストレージの需要が問題になる。加えて、クラウドへのデータ送信も面倒になる可能性があることを意味する、有限帯域幅の問題がある。
【０００３】
機械学習のアプリケーションの数も急速に増えている。これは、多くのプラットフォームおよびソリューションの共通機能になりつつあり、特にパターン認識、異常検出、およびデータ結合の形成のために、大量のデータを処理する場合に役立つ。
【０００４】
電子デバイス、特に、携帯電話を含む、インターネットに無線で接続された電子デバイスは、Ｗｉ−Ｆｉ、電気通信データネットワークまたは他の手段を介して、インターネットに、またインターネットから、データを接続および転送するために、そのエネルギー使用のかなりの部分を消費する。携帯電話などのデバイスにおいて、バッテリに蓄えられたエネルギーは、インターネットとの間でデータを頻繁にかつ長期間にわたり送受信する必要がある場合に、デバイスの使用時間に対する制約となる。一般的に、機械学習機能を備えたものを含む、クラウド処理およびアナリティクスプラットフォームでは、クラウドに記憶されたデータがデバイス上で収集されたデータによって最新の状態に保たれるように、デバイスがクラウドと定期的に通信し続ける必要がある場合が多い。したがって、使用の観点からは、クラウドベースの機械学習システムが大量の頻繁なデータ送信をしばしば必要とすることは好ましくない。
【０００５】
エンティティ（デバイスもしくはユーザーなど）を、これらのエンティティと関連付けられたデータ（それらの特性など）に基づいて分類するか、または「セグメントに分ける」ことは、特定の理由で対象となる特定のエンティティを識別する強力な手段である。例えば、システム内の特定のデバイスを故障として分類できることが望ましく、それによって、システムを正常に機能する状態に戻すために必要なアクションが実行され得る。別の例では、セキュリティ脅威を表すものとしてデバイスまたはユーザを分類できることが望ましく、それによって、脅威を無力化するために適切な予防措置を講じることができる。
【０００６】
設定基準を使用したエンティティの分類は、制限的な場合があり、特定の分類からエンティティが欠落する可能性がある。例えば、基準全体を満たさない一部のエンティティは、それらも分類グループまたはセグメントに含める必要があるだけの十分な関連性を依然として有する場合がある。
【０００７】
どのエンティティに特定の分類を与えるかに関する決定を自動化することは、特に、ほぼリアルタイムでエンティティを分類する必要があるシステムにとって有用である。さらに、エンティティを手動で分類し、そのようなシステムが大規模なデータセットに対してスケーラブルであり続けるには、非常に長い時間がかかる。特定の分類を有するエンティティの関連するセットについては、クラスにユーザまたはデバイスを含めるかどうかに関する決定は、分類基準を満たすエンティティとの関連性または類似性に基づくべきである。例えば、エンティティの特性間に未知の相関が存在する場合があり、その結果、特定の分類からエンティティが欠落する可能性がある。
【０００８】
機械学習アルゴリズムは、より多くのデータがアップロードされ受信されるにつれて継続的に変化するデータセットで訓練することができる。再訓練は、モデルの新しいパラメータを学習することを伴い、これらの新しいモデルパラメータは、以前にエンティティに割り当てられた分類を廃止させ得る。ただし、以前に分類されたすべてのエンティティを再分類することは、計算コストが高く、時間的制約を受け得る。例えば、典型的なクラウド環境では、１億の分類されたエンティティを有するシステムは、新しいモデルパラメータを有する所与の分類について、１億のエンティティすべてを再分類する。
【０００９】
以上を踏まえ、迅速かつ正確にエンティティを分類し、特定の分類のエンティティに類似するエンティティを識別することができるシステムが必要である。これは、処理資源および帯域幅を効率的に利用する方法で達成されることが望ましい。さらに、以前に分類されたエンティティを計算上効率的な方法で再分類する必要がある。
【００１０】
〔概要〕
本発明の一態様では、エンティティを分類するか、またはエンティティと他のエンティティとの類似性を分類するシステムが提供され、このシステムは、
サーバを含み、サーバは、
第１の複数のエンティティの特性を記憶するように構成された記憶手段であって、第１の複数のエンティティのそれぞれが、第１の分類で分類される、記憶手段と、
入力エンティティの特性に基づいて、入力エンティティを第１の分類で分類するか、または入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、分類モデルを訓練するように構成された訓練モジュールであって、分類モデルは、訓練データとして第１の複数のエンティティの特性を使用して訓練される、訓練モジュールと、
訓練された分類モデルをクライアントデバイスに送信するように構成された送信機と、
を含み、
このシステムは、クライアントデバイスをさらに含み、クライアントデバイスは、
訓練された分類モデルを受信するように構成された受信機と、
訓練された分類モデルを記憶するように構成されたメモリと、
クライアントデバイスに記憶された訓練された分類モデルを使用して少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理し、訓練された分類モデルに信号を出力させるように構成されたプロセッサであって、信号は、
少なくとも１つの入力エンティティを第１の分類で分類するか、または、
少なくとも１つの入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類する、プロセッサと、を含む。
【００１１】
本発明において、機械学習（ＭＬ）モデル（すなわち分類モデル）は、第１の分類を有するエンティティの特性を使用して訓練されて、同じ分類を有する別のエンティティを分類する。このようにして、未分類のエンティティは、予め決定された基準の限定的なセットを使用するよりも正確に分類できる。さらに、ＭＬモデルは、エンティティと第１の分類を有するエンティティとの類似性を分類するように訓練される。これにより、他の分類済みエンティティと類似したエンティティを識別できる。
【００１２】
本発明では、ＭＬモデルは、クラウド内のサーバにおいて訓練される。そして、ＭＬモデルをクライアントデバイスに分配し、ＭＬモデルをクライアントデバイスにおいて実行して分類を出力する。これにより、クラウドサーバおよび伝送網への負担が軽減される。これにより、ＭＬモデルを訓練するためにクライアントデバイスが必要ないため、クライアントデバイスの電力消費も減少する。さらに、モデルパラメータがエッジ上のクライアントデバイスで受信されると、クライアントデバイスは、インターネットへの接続を必要とすることなく、デバイス上で生成されているデータを分類し、これに反応し続けることができる。これは、デバイスの分類を自律的かつ堅牢にするので、接続性が可変または不安定な場合、および、中央サーバの障害に直面した場合に役立つ。
【００１３】
入力エンティティに関連するデータの処理は、このデータをクラウドに送信する必要なく、クライアントデバイスのプロセッサ上で行われる。これにより、クラウドサーバとクライアントデバイスとの間で絶え間なく頻繁に通信を行う必要がなくなる。したがって、このソリューションはあまりエネルギー集約型でなく、これは、特にバッテリ式デバイスに有用である。また、機密データが悪意のあるエンティティに送信されるのを防ぐのにも役立ち、セキュリティおよびデータプライバシーが向上する。
【００１４】
本発明のさらなる利点は、プロセッサの数、したがって、システムの処理能力が、関与するデバイスの数に比例することである。また、送信されるデータ量が減少するので、帯域幅の制約はあまり問題にならなくなる。したがって、このシステムは本質的にスケーラブルである。
【００１５】
さらに、デバイスのデータを処理するのにかかる時間は、システムのサイズに関係なく一定のままである。クライアントデバイスまたはユーザの観点からは、ネットワークのサイズに関係なく、ほぼリアルタイムで処理を行うことができる。データ管理システムの状況では、データ収集と処理された出力との間の待ち時間を無視できるほどにすることは、デバイスもしくはユーザとのライブ対話、またはデバイスもしくはユーザに対する反応を可能にするので、非常に有利である。
【００１６】
まとめると、提案されるシステムの利点は、エンドユーザの電力消費の改善、継続的なリアルタイム処理、イベントへの応答速度の向上、処理資源のより効率的な使用、プライベートデータ、機密データ、および／または個人データをクラウドに送信するのではなくローカルで処理する能力、ならびに接続性の問題に対する回復力の強化である。
【００１７】
本発明の別の態様では、エンティティを分類するか、またはエンティティと他のエンティティとの類似性を分類するための訓練された分類モデルを生成するためのサーバが存在し、サーバは、
第１の複数のエンティティの特性を記憶するように構成された記憶手段であって、第１の複数のエンティティのそれぞれが第１の分類で分類される、記憶手段と、
入力エンティティの特性に基づいて、入力エンティティを第１の分類で分類するか、または入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために分類モデルを訓練するように構成された訓練モジュールであって、分類モデルは、訓練データとして第１の複数のエンティティの特性を使用して訓練される、訓練モジュールと、
を含み、
サーバは、
クライアントデバイスでの使用のため、訓練された分類モデルをクライアントデバイスに送信するように構成された送信機をさらに含む。
【００１８】
本発明の別の態様では、エンティティを分類するか、またはエンティティと他のエンティティとの類似性を分類するためのクライアントデバイスがあり、クライアントデバイスは、
サーバから訓練された分類モデルを受信するように構成された受信機を含み、
訓練された分類モデルは、入力エンティティの特性に基づいて、入力エンティティを第１の分類で分類するか、または入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、第１の分類で分類された第１の複数のエンティティの特性を訓練データとして使用して、サーバによって訓練されており、
クライアントデバイスは、
訓練された分類モデルを記憶するように構成されたメモリと、
クライアントデバイスに記憶された訓練された分類モデルを使用して少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理し、訓練された分類モデルに信号を出力させるように構成されたプロセッサであって、信号は、
少なくとも１つの入力エンティティを第１の分類で分類するか、または、
少なくとも１つの入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類する、プロセッサと、をさらに含む。
【００１９】
本発明の別の態様では、エンティティを分類するか、またはエンティティと他のエンティティとの類似性を分類するためのコンピュータ実施方法があり、この方法は、
サーバにおいて、第１の複数のエンティティの特性を取得することであって、第１の複数のエンティティのそれぞれが第１の分類で分類される、ことと、
入力エンティティの特性に基づいて、入力エンティティを第１の分類で分類するか、または入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために分類モデルをサーバにおいて訓練することであって、分類モデルは、訓練データとして第１の複数のエンティティの特性を使用して訓練される、ことと、
訓練された分類モデルをサーバからクライアントデバイスに送信することと、
訓練された分類モデルをクライアントデバイスにおいて記憶させることと、
クライアントデバイスにおいて記憶された訓練された分類モデルを使用して、少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理し、訓練された分類モデルに信号を出力させることであって、信号は、
少なくとも１つの入力エンティティを第１の分類で分類するか、または、
少なくとも１つの入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類する、ことと、を含む。
【００２０】
本発明の別の態様では、エンティティを分類するか、またはエンティティと他のエンティティとの類似性を分類するための、訓練された分類モデルを生成するためのコンピュータ実施方法があり、この方法は、
サーバにおいて、第１の複数のエンティティの特性を取得することであって、第１の複数のエンティティのそれぞれが第１の分類で分類される、ことと、
入力エンティティの特性に基づいて、入力エンティティを第１の分類で分類するか、または入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために分類モデルをサーバにおいて訓練することであって、分類モデルは、訓練データとして第１の複数のエンティティの特性を使用して訓練される、ことと、
クライアントデバイスでの使用のために、訓練された分類モデルをサーバからクライアントデバイスに送信することと、
を含む。
【００２１】
本発明の別の態様では、エンティティを分類するか、またはエンティティと他のエンティティとの類似性を分類するためのコンピュータ実施方法があり、この方法は、
訓練された分類モデルを、クライアントデバイスにおいて、サーバから受信することであって、
訓練された分類モデルは、入力エンティティの特性に基づいて、入力エンティティを第１の分類で分類するか、または入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、第１の分類で分類された第１の複数のエンティティの特性を訓練データとして使用してサーバによって訓練されている、ことと、
訓練された分類モデルをクライアントデバイスにおいて記憶させることと、
クライアントデバイスにおいて記憶された訓練された分類モデルを使用して、少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理し、訓練された分類モデルに信号を出力させることであって、信号は、
少なくとも１つの入力エンティティを第１の分類で分類するか、または、
少なくとも１つの入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類する、ことと、
を含む。
【００２２】
訓練された分類モデルは、入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、類似性スコアを出力するように構成されてもよい。
【００２３】
クライアントデバイスにおける受信機は、閾値類似性スコアを受信するように構成されてもよい。プロセッサは、少なくとも１つの入力エンティティの類似性スコアが閾値類似性スコアを満たす場合に、アクションを実行するように構成されてもよい。
【００２４】
コンピュータ実施方法は、閾値類似性スコアを受信することを含むことができ、少なくとも１つの入力エンティティの類似性スコアが閾値類似性スコアを満たす場合に、アクションを実行することを含むことができる。
【００２５】
プロセッサは、クライアントデバイスにおいて、複数の異なるアクションを実行するように構成されてもよく、アクションはそれぞれ、異なる類似性スコアが少なくとも１つの入力エンティティと関連付けられていることに応答して実行される。
【００２６】
コンピュータ実施方法は、複数の異なるアクションを実行することを含み得、アクションはそれぞれ、異なる類似性スコアが少なくとも１つの入力エンティティと関連付けられていることに応答して実行される。
【００２７】
クライアントデバイスにおける受信機は、閾値類似性スコアを受信するように構成されてもよく、プロセッサは、少なくとも１つの入力エンティティの類似性スコアが閾値類似性スコアを満たす場合に、少なくとも１つの入力エンティティを第１の分類で分類するように構成される。
【００２８】
コンピュータ実施方法は、閾値類似性スコアを受信することと、少なくとも１つの入力エンティティの類似性スコアが閾値類似性スコアを満たす場合に、少なくとも１つの入力エンティティを第１の分類で分類することと、を含むことができる。
【００２９】
プロセッサは、信号に応答してアクションを実行するように構成されてもよい。
【００３０】
コンピュータ実施方法は、信号に応答してアクションを実行することを含むことができる。
【００３１】
信号に応答して実行されるアクションは、システムのオペレータによって定義され得る。
【００３２】
信号に応答して実行されるアクションは、クライアントデバイスにおいてコンテンツを表示するコンテンツ命令を生成することを含むことができ、コンテンツは、少なくとも１つの入力エンティティが第１の分類で分類されることに基づくか、または少なくとも１つの入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性に基づく。
【００３３】
アクションは、少なくとも１つの入力エンティティが第１の分類で分類されたことを示すか、または少なくとも１つの入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を示す、メッセージを送信することを含むことができる。
【００３４】
受信機は、サーバにおいて、第１の複数のエンティティと異なる第２の複数のエンティティの特性を取得するように構成されてもよい。サーバは、第２の複数のエンティティのそれぞれについて類似性スコアを出力するために、訓練された分類モデルを使用して第２の複数のエンティティの特性を含むデータを処理するように構成されたモデル分析器を含むことができ、訓練された分類モデルによって出力された各類似性スコアは、第２の複数のエンティティの１つと関連付けられ、関連付けられたエンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類する。
【００３５】
コンピュータ実施方法は、第１の複数のエンティティと異なる第２の複数のエンティティの特性を取得することを含むことができる。コンピュータ実施方法は、第２の複数のエンティティのそれぞれについて類似性スコアを出力するために、訓練された分類モデルを使用して第２の複数のエンティティの特性を含むデータを処理することを含むことができ、訓練された分類モデルによって出力された各類似性スコアは、第２の複数のエンティティの１つと関連付けられ、関連付けられたエンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類する。
【００３６】
モデル分析器は、訓練された分類モデルによって出力された各類似性スコアと関連付けられた第２のエンティティの数を計算するように構成されてもよい。
【００３７】
コンピュータ実施方法は、訓練された分類モデルによって出力された各類似性スコアと関連付けられた第２のエンティティの数を計算することを含むことができる。
【００３８】
モデル分析器は、複数の異なる閾値を満たす類似性スコアを有する第２のエンティティの数を計算するように構成されてもよい。
【００３９】
コンピュータ実施方法は、複数の異なる閾値を満たす類似性スコアを有する第２のエンティティの数を計算することを含むことができる。
【００４０】
モデル分析器は、訓練された分類モデルによって出力された各類似性スコアと関連付けられた第２のエンティティの数を示すグラフ表示を出力するように構成されてもよい。
【００４１】
コンピュータ実施方法は、訓練された分類モデルによって出力された各類似性スコアと関連付けられた第２のエンティティの数を示すグラフ表示を出力することを含むことができる。
【００４２】
モデル分析器は、複数の異なる閾値を満たす類似性スコアを有する第２のエンティティの数を示すグラフ表示を出力するように構成されてもよい。
【００４３】
コンピュータ実施方法は、複数の異なる閾値を満たす類似性スコアを有する第２のエンティティの数を示すグラフ表示を出力することを含むことができる。
【００４４】
クライアントデバイスにおける受信機は、各類似性スコア出力と関連付けられた第２のエンティティの数に基づいて設定された閾値類似性スコアを受信するように構成されてもよい。
【００４５】
コンピュータ実施方法は、各類似性スコア出力と関連付けられた第２のエンティティの数に基づいて設定された閾値類似性スコアを受信することを含むことができる。
【００４６】
クライアントデバイスにおける受信機は、複数の異なる閾値を満たす類似性スコアを有する第２のエンティティの数に基づいて設定された閾値類似性スコアを受信するように構成されてもよい。
【００４７】
コンピュータ実施方法は、複数の異なる閾値を満たす類似性スコアを有する第２のエンティティの数に基づいて設定された閾値類似性スコアを受信することを含むことができる。
【００４８】
第１の分類で分類された第１の複数のエンティティは、所定の基準の第１のセットを満たすことができる。所定の基準は調節可能とすることができる。
【００４９】
システムは、オペレータデバイスをさらに含むことができ、オペレータデバイスは、
エンティティの特性との比較のための基準の第１のセットをオペレータが指定できるように構成されたインターフェースであって、基準の第１のセットを満たすエンティティは第１の分類で分類される、インターフェースと、
基準の第１のセットをサーバに送信するように構成された送信機と、
を含み、
サーバは、基準の第１のセットを受信するように構成された受信機をさらに含み、
訓練モジュールは、基準の第１のセットを複数のエンティティの特性と比較し、基準の第１のセットを満たすエンティティを第１の分類で分類するように構成される。
【００５０】
コンピュータ実施方法は、エンティティの特性との比較のためにオペレータによって指定された基準の第１のセットを受信することを含むことができ、基準の第１のセットを満たすエンティティは、第１の分類で分類される。
【００５１】
コンピュータ実施方法は、基準の第１のセットをサーバに送信することを含むことができる。
【００５２】
コンピュータ実施方法は、基準の第１のセットを受信することを含むことができる。
【００５３】
コンピュータ実施方法は、複数のエンティティの特性に対して基準の第１のセットを比較することと、基準の第１のセットを満たすエンティティを第１の分類で分類することと、を含むことができる。
【００５４】
訓練モジュールは、基準の第１のセットを満たすエンティティの数を計算するように構成することができる。
【００５５】
コンピュータ実施方法は、基準の第１のセットを満たすエンティティの数を計算することを含むことができる。
【００５６】
訓練モジュールは、基準の第１のセットを満たすエンティティの数に基づいて分類モデルの訓練を開始するように構成することができる。
【００５７】
コンピュータ実施方法は、基準の第１のセットを満たすエンティティの数に基づいて分類モデルの訓練を開始することを含み得る。
【００５８】
クライアントデバイスは、ウェブ要素を示すウェブ要素要求を送信するように構成された送信機を含むことができる。
【００５９】
コンピュータ実施方法は、ウェブ要素を示すウェブ要素要求を送信することを含むことができる。
【００６０】
システムは、ウェブ要素要求に応答して、ウェブ要素および訓練された分類子をクライアントデバイスに送信するように構成されたウェブ要素サーバをさらに含んでもよい。
【００６１】
コンピュータ実施方法は、ウェブ要素要求に応答して、ウェブ要素および訓練された分類子をクライアントデバイスに送信することを含むことができる。
【００６２】
エンティティは、コンピューティングデバイスであってもよく、したがって、特性は、コンピューティングデバイスの性能を記述してもよい。
【００６３】
第１の分類を有するコンピューティングデバイスは、故障しているか、または故障の可能性があると分類され得る。
【００６４】
エンティティはユーザであってもよく、特性は、ユーザの属性および／またはユーザの活動を記述してもよい。
【００６５】
第１の分類を有するユーザは、潜在的なセキュリティ脅威として分類され得る。
【００６６】
訓練された分類子は、エンティティの特性を入力として受信するように構成されてもよい。
【００６７】
分類モデルを訓練することは、複数のパラメータのそれぞれに対する重み付けを決定することを含み得、各パラメータと関連付けられた重み付けは、パラメータが出力信号に及ぼす影響の大きさを示す。
【００６８】
オプションとして、コンピュータ実施方法は、パラメータの少なくとも１つと関連付けられた重み付けが閾値重み付けを満たすかどうかを決定することを含む。訓練モジュールは、パラメータの少なくとも１つと関連付けられた重み付けが閾値重み付けを満たすかどうかを決定するように構成されてもよい。オプションとして、閾値重み付けを満たさない（または、下回る）重み付けと関連付けられた少なくとも１つのパラメータは、エンティティを分類する際、または少なくとも１つの入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類する際に、訓練された分類子によって使用されない。オプションとして、識別されたパラメータは、そのパラメータが訓練された分類モデルによって実行される処理に含まれないので、使用されない。オプションとして、閾値を満たさない（または、下回る）重み付けと関連付けられた少なくとも１つのパラメータは、訓練されたモデルから省略される。サーバにおける訓練モジュールは、訓練されたモデルからの少なくとも１つのパラメータの省略を実行し得る。オプションとして、少なくとも１つのパラメータは、それがモデルから削除されるので、または訓練されたモデルが、省略されるそのパラメータ（または複数のパラメータ）なしでクライアントデバイスに送られるので、省略される。閾値重み付けは、パラメータの重み付けに基づいてもよい。例えば、所定の閾値は、パラメータの重み付けの平均であってもよい。閾値重み付けは調節可能であってもよく、オプションとして、閾値重み付けはユーザによって調節可能である。
【００６９】
オプションとして、最も低い重み付けに関連するパラメータは、エンティティを分類する際、または少なくとも１つの入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類する際に、訓練された分類子によって使用されない。
【００７０】
オプションとして、最も低い重み付けと関連付けられた所定の数のパラメータは、エンティティを分類する際、または少なくとも１つの入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類する際に、訓練された分類子によって使用されない。
【００７１】
コンピュータ実施方法は、入力エンティティを第１の分類で分類するか、または入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、分類モデルを再訓練することを含むことができる。オプションとして、訓練モジュールは、入力エンティティを第１の分類で分類するか、または入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、分類モデルを再訓練するように構成される。分類モデルは、第１の分類で分類された複数のエンティティの特性の第２の異なるセットを訓練データとして使用して再訓練されてもよい。分類モデルは、第１の分類で分類された、第１の複数のエンティティとは異なる複数のエンティティの特性の第２の異なるセットを訓練データとして使用して再訓練されてもよい。
【００７２】
コンピュータ実施方法は、予め決定された頻度で、または予め決定された時間間隔後に分類モデルを再訓練することを含むことができる。訓練モジュールは、予め決定された頻度で、または予め決定された時間間隔後に分類モデルを再訓練するように構成されてもよい。予め決定された頻度または予め決定された時間間隔は、調節可能であってよく、オプションとして、予め決定された頻度は、ユーザによって調節可能である。
【００７３】
コンピュータ実施方法は、再訓練された分類モデルをクライアントデバイスに送信することを含むことができる。送信機は、再訓練された分類モデルをクライアントデバイスに送信するように構成されてもよい。
【００７４】
コンピュータ実施方法は、再訓練された分類モデルをクライアントデバイスにおいて受信し、再訓練された分類モデルをクライアントデバイスにおいて記憶させることと、クライアントデバイスにおいて記憶された再訓練された分類モデルを用いて少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理して、再訓練された分類モデルに信号を出力させることであって、信号は、少なくとも１つの入力エンティティを第１の分類で分類するか、または、少なくとも１つの入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類する、ことと、を含み得る。
【００７５】
クライアントデバイスにおける受信機は、再訓練された分類モデルを受信するように構成されてもよい。メモリは、再訓練された分類モデルを記憶するように構成されてもよい。プロセッサは、クライアントデバイスに記憶された再訓練された分類モデルを使用して、少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理して、再訓練された分類モデルに信号を出力させるように構成され得、信号は、少なくとも１つの入力エンティティを第１の分類で分類するか、または、少なくとも１つの入力エンティティと第１の複数のエンティティとの類似性を分類する。
【００７６】
コンピュータ実施方法は、訓練されたモデルのパラメータと異なる再訓練されたモデルのパラメータを送信することのみによって、再訓練された分類モデルをクライアントデバイスに送信することを含むことができる。送信機は、訓練されたモデルのパラメータと異なる再訓練されたモデルのパラメータを送信することのみによって、再訓練された分類モデルをクライアントデバイスに送信するように構成されてもよい。
【００７７】
コンピュータ実施方法は、入力エンティティが初期分類で分類されているかどうかを決定することと、記憶された分類モデルが、入力エンティティを初期分類で分類するために使用される分類モデルと異なる場合にのみ、記憶された分類モデルを使用して、少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理することと、を含み得る。
【００７８】
クライアントデバイスにおけるプロセッサは、入力エンティティが初期分類で分類されているかどうかを決定するように構成されてもよく、プロセッサは、記憶された分類モデルが、入力エンティティを初期分類で分類するために使用される分類モデルと異なる場合にのみ、記憶された分類モデルを使用して、少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理するように構成される。
【００７９】
コンピュータ実施方法は、入力エンティティが初期分類で分類されているかどうかを決定することと、サーバにおける最も最近訓練された分類モデルが、初期分類で入力エンティティを分類するために使用される分類モデルと異なる場合にのみ、サーバからクライアントデバイスにおいて再訓練された分類を取得し、再訓練された分類モデルを使用して少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理することと、を含み得る。
【００８０】
クライアントデバイスにおけるプロセッサは、入力エンティティが初期分類で分類されているかどうかを決定し、サーバにおける最も最近訓練された分類モデルが、初期分類で入力エンティティを分類するために使用される分類モデルと異なる場合にのみ、サーバから再訓練された分類を取得し、再訓練された分類モデルを使用して、少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理するように構成されてもよい。
【００８１】
訓練された分類モデルは、線形回帰モデルを含むことができる。
【００８２】
本発明の別の態様では、コンピュータによってプログラムが実行されると、コンピュータに本明細書に記載のコンピュータ実施方法を実行させる命令を含む、コンピュータプログラムがある。
【００８３】
本発明の別の態様では、コンピュータによって実行されると、コンピュータに本明細書に記載のコンピュータ実施方法を実行させる命令を含む、コンピュータ可読媒体がある。
【００８４】
本発明の別の態様では、本明細書に記載のコンピュータプログラムを運ぶデータキャリア信号が存在する。
【００８５】
以下の図面を参照して、本発明の実施形態を例として説明する。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】エンティティを分類するか、またはエンティティと他のエンティティとの類似性を分類するためのシステムの概要を示す。
【図２】エンティティを分類するか、またはエンティティと他のエンティティとの類似性を分類する方法におけるステップを説明するフローチャートを示す。
【図３】訓練された分類モデルからの出力のグラフ表示を示す。
【図４】システムのさらなる詳細を示す。
【図５】訓練された分類モデルを使用してエンティティを分類する方法の概要を示す。
【図６】システムの電子デバイスの例を示す。
【００８７】
〔詳細説明〕
図１を参照すると、サードパーティデータプロバイダ１からのエンティティを記述するデータを照合するクラウドネットワーク３を含むシステム１がある。クラウドネットワーク３は分類データベース７にデータを入力し、分類データベース７は、サーバにおける機械学習サービス２を介して機械学習モデルを訓練するのに使用される。また、クラウド３は、クラウドオンラインダッシュボード４に情報を供給し、クラウドオンラインダッシュボード４からデータを受信する。クラウドネットワーク３は、例えばインターネットとすることができる。
【００８８】
機械学習サービス２は、モデルパラメータをクラウドネットワーク３に出力する。モデルパラメータは、コード部分またはソフトウェア開発キット（ＳＤＫ）に注入され、これらは、コンテンツ配信ネットワーク５を通じてクライアントデバイス６に送られ、ここでセグメントが処理される。クライアントデバイス６は、システム１０においてエッジデバイスと呼ばれてもよい。各クライアントデバイス６は、携帯電話、タブレット、ラップトップコンピュータ、コンピュータ、または処理手段およびインターネットとの間でデータを通信する手段を含む別の形態の電子デバイスの形態をとることができる。
【００８９】
エッジデバイス６からクラウドネットワーク３にファーストパーティデータを送信する。これらのデータは、エッジデバイスの特性、エッジデバイス内のハードウェアの特性、またはエッジデバイス６のユーザの属性を記述する特性などの、エンティティの特性を示すことができる。エッジデバイス６から送信されるデータは、個人データおよび統計データなどであるがこれらに制限されない、多くの形態をとることができる。これらのデータは、分類データベース７に記憶される。
【００９０】
システム１０のオペレータは、エンティティを分析するか、またはエンティティのセットの特定の部分に反応することを望む場合がある。例えば、ウェブサイトの所有者は、ユーザを分析するか、またはウェブサイトを訪問する特定のタイプのユーザに反応することを望む場合がある。システムによって検出されるエンティティのタイプは、設定基準（または予め決められた基準）、およびエンティティと、設定基準を満たすエンティティとの類似性に基づいてもよい。エンティティの分類は、特定の分類を有するエンティティに対する反応を迅速に行うことができるように、リアルタイムで（または可能な限りほぼリアルタイムで）行われることが望ましい。
【００９１】
図２を参照すると、オペレータが分類を定義し、分類モデルの訓練をサーバにおいて開始する方法がある。オペレータは、クラウドオンラインダッシュボード４および機械学習サービス２と対話するオペレータデバイス８において、この方法を実行することができる。オンラインダッシュボード４は、クラス（または「セグメント」）の作成および修正を含むシステム１０の態様を変更する機能性を有することに加えて、視覚的および統計的分析を表示することができる。
【００９２】
この実施例では、オンラインダッシュボード４は、携帯電話、タブレット、ラップトップコンピュータ、コンピュータ、または他のインターネット接続デバイス上のブラウザを使用してインターネットを介してアクセスされる。この方法では、オンラインダッシュボード４は、現在オペレータによって定義された分類内にあるエンティティの数を表示し、オペレータに、機械学習（ＭＬ）類似モデルを開始する、すなわち言い換えれば分類モデルを訓練するための手段を提供する。オペレータがオンラインダッシュボードと対話するための１つの手段は、好ましくは、オペレータがカーソルまたは他の方法を用いて、例えばタッチスクリーンを介して、クリックまたはドラッグする、デジタルボタンまたはデジタルスライダである。
【００９３】
ステップ１００において、オペレータは、分類（または「セグメント」）を、エンティティの特性がセグメントに含まれるために満たさなければならない設定基準を定義することによって作成する。データフィールドに応じて、基準はブール論理の形式をとることができ、または、より複雑な論理を必要とすることもある。基準を組み合わせるには、ブール論理も必要となり得る。例えば、デバイスの温度が特定の閾値を満たし、デバイスが特定の長さの期間にわたり動作していた場合に、デバイスは、故障の可能性があると分類されてもよい。別の実施例では、クライアントデバイス６のユーザ１は、そのユーザが子供を持たず、かつ３０歳未満である場合、特定の分類で分類されてもよい。
【００９４】
ステップ１０１において、分類の基準が定義されると、オペレータデバイス８は、基準を満たすエンティティの数を評価する。設定基準によって分類されるエンティティの最小数または閾値数が存在する場合がある。分類の結果、この閾値が満たされない場合、方法はステップ１０２に進む。閾値が満たされる場合、方法はステップ１０５に進む。
【００９５】
ステップ１０２では、分類モデルは、ステップ１００で設定された基準に対応する分類でエンティティを分類するか、またはエンティティと、ステップ１００で設定された基準を満たすエンティティとの類似性を分類するために、訓練データを使用して訓練される。訓練された分類モデルは、エンティティの特性をその入力として取り、入力された特性に基づいてエンティティまたはその類似性を分類する。分類モデルは、ステップ１００で設定された基準を満たすエンティティの特性を訓練データとして使用して訓練される。
【００９６】
分類モデルは、分類データベース７に記憶されたエンティティの特性を示すデータで訓練される。ステップ１０３では、分類モデルが訓練されると、分類モデルを使用して、エンティティの類似性を、これらのエンティティを記述する記憶されたデータに基づいて、計算する。各エンティティと、予め設定された基準を満たすエンティティとの類似性のレベルは、類似性メトリックとして出力され、これはパーセンテージを含み得る。例えば、あるエンティティに９９％の類似性メトリックが与えられた場合、これは、そのエンティティが予め設定された基準を（少なくとも評価されている基準に関しては）満たすエンティティとほぼ同一であることを示す。一方、あるエンティティに１％の類似性メトリックが与えられた場合、これは、そのエンティティが予め設定された基準を（少なくとも評価されている基準に関しては）満たすエンティティとは大きく異なることを示す。
【００９７】
訓練された分類モデルを使用して、いくつかの異なる類似性メトリック値について分類に含まれるエンティティの数を推定する。例えば数時間かかることがある、計算が完了すると、結果は、グラフ形式で類似性グラフに出力することができ、その例を図３に示す。
【００９８】
図３は、オペレータデバイス８において表示されるグラフ表示を示す。この表示は、特定の閾値（すなわち、９０％、５５％、３０％など）を満たす類似性メトリックが割り当てられたエンティティ（そのデータは分類データベース７に記憶されている）の数を示す。言い換えれば、グラフは、特定の閾値と同じか、またはそれより大きい類似のスコアを有するエンティティの数を示す。
【００９９】
図３に示すように、閾値を満たすエンティティの数は、類似性閾値に反比例する。エンティティの数が減少すると、類似性閾値が増加する。一方、エンティティの数が増加すると、類似性閾値は減少する。類似性閾値は、０％〜１００％の値をとることができる。１００％の類似性スコアは、分類モデルの訓練前に設定基準で達成されたのと同じ数のエンティティがセグメントに含まれる結果となる。類似性スコアを１００％未満に減らすことにより、設定基準を満たさなかったが、データが、基準を満たしたエンティティのデータと非常に類似している、一部のエンティティが追加され、設定基準を満たしたエンティティと同じ分類が与えられる。類似性閾値が低くなると、エンティティの元のセットとの類似性は低くなるが、より多くのエンティティが分類に含まれる。オペレータは、類似性閾値を適宜選択することにより、分類がどの程度厳密になるかまたは緩くなるかを選択することができる。オペレータは、グラフのｙ軸上に示されるような、エンティティの数を選択することができ、対応する類似性は、それに応じて選択することができる。
【０１００】
ステップ１０５において、オペレータは、分類に含めるエンティティの好ましい数、または所望の類似性閾値を指定した後、エンティティが分類されたときにどのような反応が起こるかを指定する。反応は、特定の分類のエンティティを他のプラットフォームに渡すことができるプロセスとして定義できる。
【０１０１】
システムは、オペレータによって指定された最小数の基準で機能するが、類似モデル類似性スコアリングが十分な精度レベルまで実行されるためには、各分類に対して少なくとも１０の基準が指定されることが推奨される。
【０１０２】
別の実施例では、アルゴリズムを使用して、エンティティに割り当てられた類似性パーセンテージに応じて異なるアクションを開始させることができる。このアルゴリズムは、類似性閾値の代わりに、またはこの閾値と組み合わせて使用することができる。
【０１０３】
例えば、ユーザが７１％の類似性スコアを有する場合、アルゴリズムによって一般的なメッセージがユーザに示される。ユーザが８９％の類似性スコアを有する場合は、より詳細なメッセージが表示され、ユーザが９３％の類似性スコアを有する場合は、さらに詳細なメッセージが現れる。当業者であれば、このシステムは、その用途および潜在的な使用が広範であり、提供される実施例は多数のうちの１つにすぎないことを理解するであろう。
【０１０４】
以下では、図４を参照して、特定の分類に含まれるエンティティの数を拡張するために機械学習類似モデルを採用するときに発生するプロセスおよびデータフローを説明する。
【０１０５】
クライアントデバイス２００からのデータおよびサードパーティソース２０１からのデータは、クラウドシステム２０５の集中データベース２０２に送られ、そこに記憶される。クライアントデバイス２００およびサードパーティソースからのデータは、デバイス、またはデバイスのユーザなどの、エンティティの特性を記述する。オペレータがオンラインダッシュボード２０４を介して機械学習モデルの実行を要求すると、クライアントデバイス２００およびサードパーティソース２０１からのデータが使用されて、類似機械学習モデル２０３を、システム２０５内の訓練モジュール２０３を用いて訓練する。図３を参照して説明したこのグラフ表示のためのデータは、モデル分析器２１０によって生成される。
【０１０６】
エンティティの各基準は、モデルの特徴として知られる。各特徴は、モデルにおける個別の特質（dimension）として扱われる。好ましい実施形態では、モデルはロジスティック回帰適合（logistic regression fit）に基づく。しかし、線形回帰またはニューラルネットワークなど、本発明の異なる実施形態に適した異なる数学的性質を用いて、多くの他の代替モデルを使用してもよいことが理解されよう。
【０１０７】
モデルの訓練は、結果としてモデルの特徴の重み付けをもたらす。訓練プロセスの一部として、正則化（regularizer）を使用して、最終モデルで使用されるパラメータ（すなわち「特徴」）の数を減らし、罰（正則化項）がモデルサイズの減少に適用され、これは、モデル評価中に類似性スコアに有意な影響を及ぼさない重みが低い（０に近い）モデルパラメータを除去する効果を持つ。重み付けが低い特性は、訓練された分類モデルが類似性スコアの決定またはエンティティの分類においてそれらを使用しないので、使用することができない。
【０１０８】
クラウドシステム２０５における訓練モジュール２０３は、分類にほとんど影響を及ぼさない重み付けが低いパラメータをモデルパラメータの最終セットから除去させる正則化プロセスを実行することができる。例えば、所定の閾値未満の重みを有するパラメータをモデルから除去することができる。パラメータはエッジデバイスに送信され、記憶され、分類中に使用されなければならないので、パラメータの数が少ないほど、エッジデバイスに送信されるパラメータの数が少なくなり、パフォーマンスが向上し得る。具体的な一実施例において、ダッシュボード２０４は、例えばパラメータの重みについての予め決定された閾値を調節することによって、ユーザが正則化のレベルを調節することを可能にするように構成される。これにより、分類精度の潜在的な損失と引き換えに、より良いデバイスおよびネットワークの性能を達成することができる。システムは、重みのためのデフォルト閾値のような、正規化のデフォルトレベルを提供することができる。このようにして、ユーザは、正規化レベルの手動調節が必要か否かを選択することができる。
【０１０９】
正規化を伴うモデル訓練が完了すると、モデルの出力パラメータはコード部分２０８（またはＳＤＫ）にパッケージ化され、これは、クライアントデバイス６に送られてクライアントデバイス６において記憶される。好ましい実施形態では、ＳＤＫは、汎用ＳＤＫ要素２０９と、注入された機械学習モデルパラメータ２０７と並んで、注入されたジャバスクリプトセグメント２０６と、を収容する。ＳＤＫ２０８は、オペレータが管理者となっているウェブサイトなど、オペレータが指定したウェブサイトにクライアントエッジデバイス２００がアクセスすると、クライアントエッジデバイス２００に送られる。
【０１１０】
図５を参照すると、訓練された分類モデルは、エンティティを分類するために、イベントに応答してクライアントデバイス３０９において実行される。イベントは、デバイスまたはユーザなどの、エンティティからの任意の形式の対話とすることができる。これは、例えば、ウェブページへのユーザの訪問、ボタンの選択、ユーザによるウェブページのスクロールダウンとすることができる。
【０１１１】
ｅｘ３００で示されるイベントは、クライアントデバイス３０９上のＳＤＫに供給される。イベントは、分類エンジン３０１に渡され、分類エンジンは、ファーストパーティソースおよびサードパーティデータプロバイダおよびアグリゲータの両方からユーザに関するデータを一緒に収集する。分類エンジン３０１は、ファーストパーティ分類状態３０２およびサードパーティ分類状態３０３を取り、更新された分類状態３０４を出力する。出力は、ブール値のベクトルとして表される。分類状態は、パラメータ化機械学習モデル３０６（すなわち、訓練された分類モデル）に入力され、パラメータ化機械学習モデルは、前述のように、コンテンツ配信ネットワーク３０５を介してクラウドサーバからモデルのためのパラメータを受け取る。
【０１１２】
好ましい実施形態では、モデルの処理は、セグメント状態ベクトルとモデルパラメータとの間のドット積を必要とし、その後、確率を生成するためにシグモイド関数への適用が続く。しかしながら、モデル出力を計算するために代替的な数学的方法を使用してもよいことが理解されよう。
【０１１３】
セグメントは、発生するイベントごとに処理および計算される。しかしながら、モデルパラメータの更新は、はるかに頻度が低く、例えば、クライアントデバイスにおけるモデルのパラメータは、クラウド内のモデルが再訓練された場合にのみ変更され得る。クラウドシステム２０５は、変更されていないパラメータを含む再訓練されたモデルのすべてのパラメータを送信するのではなく、クライアントデバイス３０９においてモデルを更新するときに変更されたパラメータのみを送信してもよい。これにより、帯域幅をより効率的に使用できる。
【０１１４】
新しいデータが受信されアップロードされるにつれて、モデルを再訓練することが望ましい。ただし、モデルを継続的に再訓練すると、計算コストが高くなる。しかしながら、本明細書に記載するシステムでは、モデルは、予め決定された頻度でサーバにおいて再訓練されてもよい。この予め決定された頻度は、モデル精度と処理資源の使用との間のバランスを維持するために設定されてもよい。予め決定された頻度は、ユーザが定義することができる。
【０１１５】
モデルが訓練されると、以前にエンティティに割り当てられた分類の一部が、新しいモデルによって出力される分類と一致しない場合がある。したがって、モデルが再訓練されたらエンティティを再分類することが望ましい。ただし、エンティティを再分類すると、やはり計算コストが高くなり得る。例えば、以前に分類された１億個が再訓練されたモデルで再分類される場合、これはシステムに大きな処理負荷をかけることになる。本明細書に開示されたシステムは、分類がデバイス上で必要とされるときに、新しいモデルパラメータをクライアントデバイスに利用可能にすることによって、このプロセスの効率を改善する。新しいモデルパラメータは、以前に分類されたエンティティが再分類のために検出されたとき、例えば、以前に分類されたユーザがウェブページを訪問したときに、クライアントデバイスに送られてもよい。以前に分類されたエンティティが検出されると、新しいモデルパラメータがデバイスにプルされて使用される。この意味で、再分類は、要求された場合にのみ実行され（例えば１００Ｍのエンティティのうち１Ｍだけが分類を必要とする場合）、同時に計算負荷をデバイスに分散することで、より迅速となり、集中型クラウドインフラストラクチャへの負担を軽減する。
【０１１６】
機械学習モデルは、例えばシグモイド関数が適用された後のパーセンテージの形態で表現された、類似性メトリック３０７を出力する。類似性は、任意の他の状態と同様に扱われ、分類エンジン３０８にフィードバックされ、そこでイベントの後に更新される。クライアントデバイス３０９に送られるＳＤＫには、出力された類似性分類が比較される類似性閾値（別様に「精度（precision）」として知られる）が含まれている。その結果、機械学習モデルのブール分類状態はＴＲＵＥまたはＦＡＬＳＥとなる。ＴＲＵＥは、ユーザがその類似性スコアに基づいてセグメントに含まれることを意味し、ＦＡＬＳＥはその逆を意味する。
【０１１７】
処理が完了し、ユーザがセグメント内にあることが推定されると、反応がトリガされ得る。同様に、別の実施形態では、ユーザがセグメントに入らない場合に反応がトリガされるように反応を生成することが考えられる。
【０１１８】
この方法では、ファーストパーティおよびサードパーティのエンティティデータフィールドが機械学習モデルへの入力である。より多数のフィールドをモデルに含めると、すべてのフィールド間の依存関係を評価して考慮できるため、より正確な類似性スコアが得られる可能性が高くなる。モデル訓練の一部として、各特徴について重み付けが導出される。重み付けは、任意の所与の特徴がセグメントサイズに与える影響の程度を示す。セグメントサイズへの影響が小さいことを示す、非常に低い重み付けの特徴は、破棄される。どの特徴を除去するかを決定するための様々な方法を使用することができる。これらには、以下が含まれるが、これらに限定されない：
・特定の所定の値で設定された閾値重み付け。重み付けがこの閾値より小さい特徴は破棄される。
・重み付けの分布に関連する閾値。例えば、閾値は、平均重み付け、平均重み付けの比率、または重み付けのあるパーセンタイルであってもよい。重み付けがこの閾値より小さい特徴は破棄される。
・重み付けが最も低い設定数の特徴を破棄する。
【０１１９】
各特徴はモデルの特質を表すので、正規化プロセスによって特徴の数を減らすと、モデルの特質の数が減る。これにより、エッジデバイスに送信する必要のあるパラメータが少なくなり、評価計算が簡単になる。これにより、セグメントの精度への影響を最小限に抑えながら、エッジ上のデータを処理するための計算コスト、所要時間、およびエネルギー使用量が削減される。
【０１２０】
ロジスティック回帰訓練プロセスの一部として、学習されるモデルパラメータの１つは一定のバイアス項である。これは、既知のすべてのユーザの分類メンバーシップを考慮すると、シード分類に分類される全体的な可能性を具体化する。これにより、すべての類似セグメントにわたって精度が向上するが、特に、あるユーザのセグメントデータがほとんどまたはまったくない場合、バイアス項は、対象ユーザ（audience）全体のデータに基づいて類似性を予測するデフォルト確率として機能する。
【０１２１】
上述の実施形態では、ユーザはオペレータのウェブサイトへの訪問者であるが、本発明は範囲がさらに広く、例えば、ゲームアプリまたはソフトウェアパッケージのユーザにも適用可能であることが理解されよう。
【０１２２】
開示された発明のスケーラビリティは、ＩｏＴデバイスに非常に適しており、センサデータをほぼリアルタイムで監視し、反応させることを可能にする。例えば、データセンターでは、電子チップの温度を継続的に測定するために、サーバの周囲に高感度の温度センサが多数配置されている場合がある。セグメントは、温度に大きな偏差があるものについて設定できる。反応としては、例えば、ファンの速度を上げること、建物の空調を調節すること、またはプロセッサの作業量を管理することが含まれ得る。平均動作温度およびセンサ特性は、機械学習モデルによって考慮することができる。セグメント化がエッジ上で実行されると、ほぼリアルタイムで、セグメントが計算され、反応がトリガされ得、チップが最適温度に保たれることを確実にする。
【０１２３】
本発明の別の潜在的な使用例は、特にユーザまたはデバイスの数が非常に多く、異常を迅速に検出する必要がある場合の、異常検出にある。その主要な例がＥコマースにあり、Ｅコマースでは、詐欺的な取引を、できるだけ早く見つけて対応する必要がある。スマートカード、電子財布、およびフィンテックまたはバンキングアプリケーションを搭載したスマートフォンが登場したことで、この目的に利用できる可能性のあるエッジデバイスが数多く存在する。これに関連してセグメントを拡張するための機械学習の統合は、設定されたセグメント基準のみからではセグメント内で捕捉されなかったであろう、異常な取引が、依然として発見可能であることを意味する。
【０１２４】
個人情報および機密情報がローカルに保存および評価されるので、フィットネスおよびヘルスケアデバイス市場における提案したシステムの実装は有益となり得る。ユーザは、自分たちの個人データをクラウドベースのシステムと共有することに慎重になるかもしれない。提案したシステムは、生のユーザデータ（例えば心拍数、血圧）が個人デバイスから決して送信されず、したがって保険会社または信用格付け機関などのサードパーティがアクセスできないことを保証することにより、このプライバシーの懸念を解決する。
【０１２５】
図６は、本開示の電子デバイスのいずれか（例えば、サードパーティデータプロバイダ１、機械学習サービス２、クラウドオンラインダッシュボード４、クライアントデバイス６、分類データベース７、オペレータデバイス８、またはクラウドネットワーク３もしくはコンテンツ配信ネットワーク５におけるデバイスのうちいずれか１つ）による例示的な電子デバイス８０１を示す。電子デバイス８０１は、処理回路８１０（プロセッサなど）およびメモリ８１２を含む。電子デバイス８０１はまた、以下のサブシステム：電源８１４、ディスプレイ８１６、無線トランシーバ８２０、および入力８２６のうちの１つ以上を含んでもよい。
【０１２６】
処理回路８１０は、電子デバイス８０１およびサブシステム８１２〜８２８の動作を制御することができる。プロセッサ８１０は、サブシステム８１２〜８２８と通信可能に連結される。メモリ８１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、フラッシュメモリ、他の揮発性メモリ、および他の不揮発性メモリのうちの１つ以上を含んでもよい。
【０１２７】
ディスプレイ８１６は、処理回路８１０と通信可能に連結されてもよく、処理回路は、ディスプレイ８１６に画像を出力させるように構成され得る。ディスプレイ８１６は、タッチスクリーンディスプレイのようなタッチセンシティブインターフェースを含むことができる。ディスプレイ８１６は、電子デバイス８０１のプロセッサ８１０上で動作するソフトウェアと対話するために使用されてもよい。タッチセンシティブインターフェースは、ユーザが、処理回路の動作および本明細書に記載する機能を制御するために、不連続な（discreet）タッチ、複数回のタッチ、または１つ以上のジェスチャを介して、処理回路８１０に入力を提供することを可能にする。入力デバイスにおいてキーボードまたはマウスを含み得る入力８２６のような、他の形態の入力インターフェースを追加的にまたは代替的に同じ目的で使用し得ることが理解されよう。
【０１２８】
トランシーバ８２０は、ＬＴＥ、ＵＭＴＳ、３Ｇ、ＥＤＧＥ、ＧＰＲＳ、ＧＳＭ、およびＷｉ−Ｆｉなどの通信規格に従って動作するように構成された１つ以上の長距離ＲＦトランシーバを含み得る。例えば、電子デバイス８０１は、ＬＴＥ、ＵＭＴＳ、３Ｇ、ＥＤＧＥ、ＧＰＲＳ、またはＧＳＭのようなセルラーデータプロトコルを介してセルタワー８０３と通信するように構成されたセルラートランシーバのような第１の長距離無線トランシーバ８２１と、８０２．１１ａｃ／ｎ／ｇ／ｂ／ａのようなＷｉ−Ｆｉ規格を介して無線アクセスポイント８０４と通信するように構成されたＷｉ−Ｆｉトランシーバのような第２の長距離無線トランシーバ８２８と、を含むことができる。この点について、また長距離無線プロトコルに関する本明細書のすべての実施形態のために、長距離無線プロトコルは、５ｍ、１０ｍ、２０ｍ、３０ｍ、４０ｍ、５０ｍ、または１００ｍにわたる通信が可能であり、かつそのように設計されたプロトコルとすることができる。これは、上述の短距離無線プロトコルとは対照的である。長距離無線プロトコルは、短距離無線プロトコルよりも高い電力を利用して通信することができる。長距離無線プロトコルの長距離エンドノード間（電子デバイスとルーターまたは基地局との間）の範囲（例えば、視線距離）は、短距離エンドノード間（例えば、電子デバイスと無線ビーコンとの間）の範囲（例えば、視線距離）よりも大きくてよい。
【０１２９】
電子デバイス８０１は、長距離無線トランシーバ８２０を介してネットワーク８４０と通信するように構成することができる。ネットワーク８４０は、クラウドネットワーク３、またはインターネットなどの任意のそのような広域ネットワーク、またはローカルエリアネットワークであってもよい。電子デバイス８０１は、長距離無線トランシーバ８２０およびネットワーク８４０を介して、１つ以上のサーバまたはユーザデバイスと通信するようにさらに構成され得る。これらのサーバまたはユーザデバイスは、本明細書に記載されたもののうちいずれか１つであってもよい。
【０１３０】
「含む（comprising）」という用語は、「含む（including）」および「からなる（consisting）」を包含し、例えば、Ｘを「含む」組成物は、Ｘのみからなることができるか、または何か追加のもの、例えばＸ＋Ｙを含むことができる。
【０１３１】
特に示さない限り、本明細書に記載される各実施形態は、本明細書に記載されるような別の実施形態と組み合わせることができる。
【０１３２】
本明細書に記載の方法は、有形記憶媒体上の機械可読形態、例えばコンピュータプログラムの形態の、ソフトウェアによって実施され得、コンピュータプログラムは、プログラムがコンピュータ上で実行され、コンピュータプログラムがコンピュータ可読媒体上で具体化され得る場合に、本明細書に記載の方法のいずれかの全ステップを実施するように適合されたコンピュータプログラムコード手段を含む。有形（または非一時的）記憶媒体の例は、ディスク、サムドライブ、メモリカードなどを含み、伝播された信号を含まない。ソフトウェアは、方法ステップが任意の適切な順序で、または同時に実行され得るように、並列プロセッサまたは直列プロセッサ上での実行に適していてもよい。これは、ファームウェアとソフトウェアが価値のある、別々に取引可能な商品となり得ることを認めるものである。所望の機能を実行するために、「ダム」もしくは標準ハードウェア上で動作するか、またはこれらを制御するソフトウェアを包含することが意図されている。また、所望の機能を実行するため、シリコンチップを設計するために、またはユニバーサルプログラマブルチップを構成するために使用されるような、ＨＤＬ（ハードウェア記述言語）ソフトウェアなど、ハードウェアの構成を「記述」または定義するソフトウェアを包含することも意図される。
【０１３３】
本明細書に記載されるモジュールは、ハードウェアまたはソフトウェアにおいて実装され得ることが理解されよう。さらに、モジュールは、システム全体の様々な場所に実装することができる。
【０１３４】
当業者であれば、プログラム命令を記憶するために使用される記憶デバイスがネットワークにわたり分散され得ることを理解するであろう。例えば、リモートコンピュータは、ソフトウェアとして記述されるプロセスの例を記憶することができる。ローカルコンピュータまたは端末コンピュータは、リモートコンピュータにアクセスし、ソフトウェアの一部または全部をダウンロードしてプログラムを実行することができる。あるいは、ローカルコンピュータは、必要に応じてソフトウェアの一部をダウンロードするか、またはローカル端末で一部のソフトウェア命令を実行し、リモートコンピュータ（またはコンピュータネットワーク）で一部のソフトウェア命令を実行することができる。当業者はまた、当業者に既知の従来の技術を利用することによって、ソフトウェア命令の全部または一部が、ＤＳＰ、プログラマブルロジックアレイなどといった専用回路によって実行され得ることを理解するであろう。
【０１３５】
当業者に明らかなように、本明細書で与えられる任意の範囲またはデバイスの値は、求められる効果を失うことなく、拡張または変更することができる。
【０１３６】
上述の利益および利点は、１つの実施形態に関連してもよく、またはいくつかの実施形態に関連してもよいことが理解されよう。実施形態は、記載された問題のいずれかもしくはすべてを解決するもの、または記載された利益および利点のいずれかもしくはすべてを有するものに限定されない。
【０１３７】
「ある（an）」項目への参照は、これらの項目のうちの１つ以上を指す。用語「含む（comprising）」は、本明細書では、特定された方法ブロックまたは要素を含むことを意味するために使用されるが、そのようなブロックまたは要素は、排他的リストを構成せず、方法または装置は、追加のブロックまたは要素を含み得る。
【０１３８】
本明細書に記載される方法のステップは、任意の適切な順序で、または適切な場合には同時に、実施することができる。さらに、個々のブロックは、本明細書に記載される主題の趣旨および範囲から逸脱することなく、いずれの方法からも削除され得る。上記の実施例のいずれかの態様は、上記のその他の実施例のいずれかの態様と組み合わせて、求められる効果を失うことなくさらなる実施例を形成することができる。上記のモジュールのいずれも、ハードウェアまたはソフトウェアに実装され得る。
【０１３９】
好ましい実施形態の上記の説明は、ほんの一例として与えられ、当業者によって様々な修正がなされ得ることが理解されるであろう。様々な実施形態は、ある程度の特殊性をもって、または１つ以上の個々の実施形態を参照して上述されてきたが、当業者は、本発明の範囲から逸脱することなく、開示された実施形態に多くの変更を加えることができる。
【０１４０】
〔実施の態様〕
（１）  エンティティを分類するか、または前記エンティティと他のエンティティとの類似性を分類するためのシステムにおいて、
サーバを含み、前記サーバは、
第１の複数のエンティティの特性を記憶するように構成された記憶手段であって、前記第１の複数のエンティティのそれぞれが、第１の分類で分類される、記憶手段と、
入力エンティティの特性に基づいて、前記入力エンティティを前記第１の分類で分類するか、または前記入力エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、分類モデルを訓練するように構成された訓練モジュールであって、前記分類モデルは、訓練データとして前記第１の複数のエンティティの特性を使用して訓練される、訓練モジュールと、
訓練された前記分類モデルをクライアントデバイスに送信するように構成された送信機と、
を含み、
前記システムは、クライアントデバイスをさらに含み、前記クライアントデバイスは、
前記訓練された分類モデルを受信するように構成された受信機と、
前記訓練された分類モデルを記憶するように構成されたメモリと、
前記クライアントデバイスに記憶された前記訓練された分類モデルを使用して少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理し、前記訓練された分類モデルに信号を出力させるように構成されたプロセッサであって、前記信号は、
前記少なくとも１つの入力エンティティを前記第１の分類で分類するか、または、
前記少なくとも１つの入力エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類する、プロセッサと、を含む、システム。
（２）  前記訓練された分類モデルは、入力エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、類似性スコアを出力するように構成され、オプションとして、前記クライアントデバイスにおける受信機は、閾値類似性スコアを受信するように構成され、前記プロセッサは、前記少なくとも１つの入力エンティティの前記類似性スコアが前記閾値類似性スコアを満たす場合に、アクションを実行するように構成されている、実施態様１に記載のシステム。
（３）  前記プロセッサは、前記クライアントデバイスにおいて、複数の異なるアクションを実行するように構成され、前記アクションはそれぞれ、異なる類似性スコアが前記少なくとも１つの入力エンティティと関連付けられていることに応答して実行され、かつ／または、前記クライアントデバイスにおける前記受信機は、閾値類似性スコアを受信するように構成され、前記プロセッサは、前記少なくとも１つの入力エンティティの前記類似性スコアが前記閾値類似性スコアを満たす場合に、前記少なくとも１つの入力エンティティを前記第１の分類で分類するように構成されている、実施態様２に記載のシステム。
（４）  受信機は、前記サーバにおいて、前記第１の複数のエンティティと異なる第２の複数のエンティティの特性を取得するように構成され、
前記サーバは、前記第２の複数のエンティティのそれぞれについて類似性スコアを出力するために、前記訓練された分類モデルを使用して前記第２の複数のエンティティの前記特性を含むデータを処理するように構成されたモデル分析器をさらに含み、
前記訓練された分類モデルによって出力された各類似性スコアは、前記第２の複数のエンティティの１つと関連付けられ、関連付けられた前記エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類し、オプションとして、前記モデル分析器は、前記訓練された分類モデルによって出力された各類似性スコアと関連付けられた前記第２のエンティティの数を計算するように構成され、オプションとして、前記クライアントデバイスにおける前記受信機は、各類似性スコアと関連付けられた前記第２のエンティティの数に基づいて設定された閾値類似性スコアを受信するように構成されている、実施態様１から３のいずれかに記載のシステム。
（５）  前記システムは、オペレータデバイスをさらに含み、前記オペレータデバイスは、
エンティティの特性との比較のための基準の第１のセットをオペレータが指定できるように構成されたインターフェースであって、前記基準の第１のセットを満たすエンティティは前記第１の分類で分類される、インターフェースと、
前記基準の第１のセットを前記サーバに送信するように構成された送信機と、
を含み、
前記サーバは、前記基準の第１のセットを受信するように構成された受信機をさらに含み、
前記訓練モジュールは、前記基準の第１のセットを複数のエンティティの特性と比較し、前記基準の第１のセットを満たすエンティティを前記第１の分類で分類するように構成され、オプションとして、前記訓練モジュールは、前記基準の第１のセットを満たすエンティティの数を計算するように構成され、前記訓練モジュールは、前記基準の第１のセットを満たすエンティティの数に基づいて前記分類モデルの訓練を開始するように構成されている、実施態様１から４のいずれかに記載のシステム。
【０１４１】
（６）  各前記エンティティはコンピューティングデバイスであり、前記特性はそれぞれ各コンピューティングデバイスの性能をそれぞれ記述する、実施態様１から５のいずれかに記載のシステム。
（７）  各エンティティはユーザであり、前記特性は各ユーザの属性をそれぞれ記述する、実施態様１から６のいずれかに記載のシステム。
（８）  前記分類モデルを訓練することは、複数のパラメータのそれぞれに対する重み付けを決定することを含み、前記パラメータのそれぞれに対する前記重み付けは、前記パラメータが出力された前記信号に及ぼす影響の大きさを示し、オプションとして、前記訓練モジュールまたは前記クライアントデバイスにおける前記プロセッサは、少なくとも１つのパラメータが閾値重み付けを満たさない重み付けに関連付けられていることを決定するように構成され、オプションとして、前記プロセッサは、訓練された分類子が、閾値重み付けを満たさない重み付けと関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータを使用することを防止するように構成されている、実施態様１から７のいずれかに記載のシステム。
（９）  前記訓練モジュールは、前記閾値重み付けを満たさない重み付けと関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータを、前記訓練されたモデルから省略するように構成され、かつ／または、前記訓練モジュールは、前記閾値重み付けを満たさない重み付けと関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータを前記クライアントデバイスに送信しないことによって、前記少なくとも１つのパラメータを前記訓練されたモデルから省略するように構成されている、実施態様８に記載のシステム。
（１０）  前記訓練モジュールは、入力エンティティを前記第１の分類で分類するか、または前記入力エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、前記分類モデルを再訓練するように構成され、前記分類モデルは、前記第１の分類で分類された複数のエンティティの特性の第２の異なるセットを訓練データとして使用して再訓練され、オプションとして、前記分類モデルは、前記第１の分類で分類された、前記第１の複数のエンティティとは異なる複数のエンティティの特性の第２の異なるセットを訓練データとして使用して再訓練され、かつ／または、
前記訓練モジュールは、予め決定された頻度で前記分類モデルを再訓練するように構成されている、実施態様１から９のいずれかに記載のシステム。
【０１４２】
（１１）  前記送信機は、再訓練された前記分類モデルを前記クライアントデバイスに送信するように構成され、
前記クライアントデバイスにおける前記受信機は、前記再訓練された分類モデルを受信するように構成され、
前記メモリは、前記再訓練された分類モデルを記憶するように構成され、
前記プロセッサは、前記クライアントデバイスに記憶された前記再訓練された分類モデルを使用して、少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理して、前記再訓練された分類モデルに信号を出力させるように構成され、前記信号は、
前記少なくとも１つの入力エンティティを前記第１の分類で分類するか、または、
前記少なくとも１つの入力エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類する、実施態様１０に記載のシステム。
（１２）  前記送信機は、前記訓練されたモデルのパラメータと異なる前記再訓練されたモデルのパラメータを送信することのみによって、前記再訓練された分類モデルを前記クライアントデバイスに送信するように構成されている、実施態様１１に記載のシステム。
（１３）  前記クライアントデバイスにおける前記プロセッサは、入力エンティティが初期分類で分類されているかどうかを決定するように構成され、
前記プロセッサは、記憶された前記分類モデルが、前記入力エンティティを前記初期分類で分類するために使用される前記分類モデルと異なる場合にのみ、前記記憶された分類モデルを使用して、少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理するように構成されている、実施態様１から１２のいずれかに記載のシステム。
（１４）  前記クライアントデバイスにおける前記プロセッサは、入力エンティティが初期分類で分類されているかどうかを決定し、前記サーバにおける最も最近訓練された分類モデルが、前記初期分類で前記入力エンティティを分類するために使用される前記分類モデルと異なる場合にのみ、前記サーバから再訓練された分類モデルを取得し、前記再訓練された分類モデルを使用して少なくとも１つの入力エンティティの特性を含むデータを処理するように構成されている、実施態様１から１３のいずれかに記載のシステム。
（１５）  エンティティを分類するか、または前記エンティティと他のエンティティとの類似性を分類するための、訓練された分類モデルを生成するためのコンピュータ実施方法において、
サーバにおいて、第１の複数のエンティティの特性を取得することであって、前記第１の複数のエンティティのそれぞれが第１の分類で分類される、ことと、
入力エンティティの特性に基づいて、前記入力エンティティを前記第１の分類で分類するか、または前記入力エンティティと前記第１の複数のエンティティとの類似性を分類するために、分類モデルを前記サーバにおいて訓練することであって、前記分類モデルは、訓練データとして前記第１の複数のエンティティの特性を使用して訓練される、ことと、
クライアントデバイスでの使用のために、訓練された前記分類モデルを前記サーバから前記クライアントデバイスに送信することと、
を含む、方法。
【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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【国際調査報告】
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