(57)【要約】  機械学習環境に関連しているシステム、デバイス、および方法に関するテクノロジーについて一般的に説明する。いくつかの例においては、プロセッサが、トレーニングデータのトレーニング分布を識別することができる。プロセッサは、テストデータのテスト分布に関する情報を識別することができる。プロセッサは、トレーニングデータおよびテストデータのコーディネイトを識別することができる。プロセッサは、コーディネイトに関して、テスト分布とトレーニング分布との間における差を決定することができる。プロセッサは、それらの差に基づいて重みを決定することができる。それらの重みは、トレーニング分布に適用されたときにトレーニング分布をテスト分布と適合させるように構成されることが可能である。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習環境における方法であって、
プロセッサによって、トレーニングデータのトレーニング分布を識別することと、
前記プロセッサによって、テストデータのテスト分布に関する情報を識別することと、
前記プロセッサによって、前記トレーニングデータおよび前記テストデータのコーディネイトを識別することと、
前記プロセッサによって、前記コーディネイトに関して、前記テスト分布と前記トレーニング分布との間における差を決定することと、
前記プロセッサによって、前記差に基づいて重みを決定することとを含み、前記重みが、前記トレーニング分布に適用されたときに前記トレーニング分布を前記テスト分布と適合させるように構成されている、方法。
【請求項２】
前記トレーニング分布および前記重みに基づいて関数を生成することと、
前記テストデータを入力として前記関数に適用することと、
前記関数への前記テストデータの前記適用に応答してラベルを生成することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ラベルが、推奨、分類、予測、および決定のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記トレーニングデータが、第１の時間のインスタンスにおいて生成され、
前記テストデータが、第２の時間のインスタンスにおいて生成され、前記第２の時間のインスタンスが、前記第１の時間のインスタンスよりも後である、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記重みを決定することが、
前記トレーニング分布と前記テスト分布との間における差を反復して決定することをさらに含み、前記重みが、前記トレーニング分布と前記テスト分布との間における前記差の収束値に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記トレーニングデータが、複数のポイントを含み、前記コーディネイトが、コーディネイト空間における値の範囲を含み、前記方法が、
前記コーディネイト空間における値の前記範囲を複数のビンへと分割することをさらに含み、
前記重みを決定することがさらに、前記トレーニングデータ内のポイントの数および前記複数のビンの数に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記テストデータおよび前記トレーニングデータが、それぞれ第１のポイントおよび第２のポイントを含み、前記コーディネイトが、コーディネイト空間における値の範囲を含み、前記方法が、
前記コーディネイト空間における値の前記範囲を複数のビンへと分割することをさらに含み、
前記重みを決定することがさらに、前記複数のビン内に配置されている前記第１のポイントおよび前記第２のポイントの数に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
トレーニングデータに関する重みを決定するための方法であって、プロセッサによって、
前記トレーニングデータの第１のポイントを識別することと、
テストデータに関する情報を識別することであり、前記テストデータが第２のポイントを含む、識別することと、
前記第１のポイントおよび前記第２のポイントのコーディネイトを識別することであり、前記コーディネイトがコーディネイト空間における値の範囲を含む、識別することと、
前記コーディネイト空間における値の前記範囲を複数のビンへと分割することであり、それぞれのビンが値の前記範囲のサブセットを定義する、分割することと、
第１の度数を決定することであり、前記第１の度数が、特定のビン内に配置されている前記第１のポイントの第１のパーセンテージに関連している、決定することと、
第２の度数を決定することであり、前記第２の度数が、前記特定のビン内に配置されている前記第２のポイントの第２のパーセンテージに関連している、決定することと、
前記第１の度数と前記第２の度数とを比較することと、
前記第１の度数と前記第２の度数との前記比較に少なくとも部分的に基づいて前記トレーニングデータに関する前記重みを決定することとを含む、方法。
【請求項９】
前記第１のポイントがトレーニング分布に従い、
前記第２のポイントがテスト分布に従い、
前記重みが、前記トレーニング分布内の特定のポイントを前記テスト分布内の特定のポイントと適合させるのに有効である、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の度数と前記第２の度数とを比較することが、
第１の比較値を識別することと、
それぞれのビンおよびコーディネイトにおける前記テストデータの度数値と前記トレーニングデータの度数値とを比較して、差の値を生成することと、
前記差の値に基づいて前記第１の比較値を更新して、第２の比較値を生成することと、
第１の比較値を前記識別すること、それぞれのビンおよびコーディネイトにおける前記テストデータの度数値と前記トレーニングデータの度数値とを比較して、差の値を生成すること、ならびに前記差の値に基づいて前記第１の比較値を更新して、第２の比較値を生成することを、前記第２の比較値が収束するまで反復して繰り返すこととを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記差の値に基づいて前記第１の比較値を更新して、第２の比較値を生成することが、
前記差の値の割合を前記第１の比較値に加えて、前記第２の比較値を生成することを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記重みを決定することがさらに、前記第１のポイントの数および前記複数のビンの数に基づく、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記重みを決定することがさらに、前記複数のビン内に配置されている前記第１のポイントおよび前記第２のポイントの数に基づく、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
プロセッサと、
前記プロセッサと通信するように構成されているメモリと
を含むコンピューティングデバイスであって、
前記メモリが、トレーニングデータを格納するのに有効であり、前記トレーニングデータが第１のポイントを含み、
前記メモリがさらに、テストデータを格納するのに有効であり、前記テストデータが第２のポイントを含み、
前記プロセッサが、
前記第１のポイントおよび前記第２のポイントのコーディネイトを識別することであり、前記コーディネイトがコーディネイト空間における値の範囲を含む、識別することと、
前記コーディネイト空間における値の前記範囲を複数のビンへと分割することであり、それぞれのビンが値の前記範囲のサブセットを定義する、分割することと、
第１の度数を決定することであり、前記第１の度数が、特定のビン内に配置されている前記第１のポイントの第１のパーセンテージに関連している、決定することと、
第２の度数を決定することであり、前記第２の度数が、前記特定のビン内に配置されている前記第２のポイントの第２のパーセンテージに関連している、決定することと、
前記第１の度数と前記第２の度数とを比較することと、
前記第１の度数と前記第２の度数との前記比較に少なくとも部分的に基づいて前記トレーニングデータに関する重みを決定することとを行うのに有効であり、
前記メモリがさらに、前記重みを格納するのに有効である、コンピューティングデバイス。
【請求項１５】
前記第１のポイントがトレーニング分布に従い、
前記第２のポイントがテスト分布に従い、
前記重みが、前記トレーニング分布内の特定のポイントを前記テスト分布内の特定のポイントと適合させるのに有効である、
請求項１４に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１６】
前記プロセッサがさらに、
第１の比較値を識別することと、
それぞれのビンおよびコーディネイトにおける前記テストデータの度数値と前記トレーニングデータの度数値とを比較して、差の値を生成することと、
前記差の値に基づいて前記第１の比較値を更新して、第２の比較値を生成することと、
第１の比較値を前記識別すること、それぞれのビンおよびコーディネイトにおける前記テストデータの度数値と前記トレーニングデータの度数値とを前記比較して、差の値を生成すること、ならびに前記差の値に基づいて前記第１の比較値を前記更新して、第２の比較値を生成する生み出すとを、前記第２の比較値が収束するまで反復して繰り返すことと、
前記収束した第２の比較値を前記メモリ内に格納することとを行うのに有効である、請求項１４に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１７】
前記プロセッサがさらに、前記差の値の割合を前記第１の比較値に加えることによって、前記差の値に基づいて前記第１の比較値を更新して、第２の比較値を生成するのに有効である、請求項１６に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１８】
機械学習モジュールをさらに含み、前記プロセッサがさらに、
前記重みおよび前記トレーニングデータを前記機械学習モジュールへ送信するのに有効であり、
それに応答して、前記機械学習モジュールが、
前記重みおよび前記トレーニングデータを前記プロセッサから受け取ることと、
前記重みおよび前記トレーニングデータに少なくとも部分的に基づいて関数を生成することと、
前記関数を前記メモリ内に格納することとを行うのに有効である、請求項１４に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１９】
前記プロセッサが、前記第１のポイントの数および前記複数のビンの数に基づいて前記重みを決定するのに有効である、請求項１４に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２０】
前記プロセッサがさらに、前記複数ビン内に配置されている前記第１のポイントおよび前記第２のポイントの数に基づいて前記重みを決定するのに有効である、請求項１４に記載のコンピューティングデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１３年１１月２２日に出願された米国特許仮出願第６１／９０７，４９９号、２０１４年６月２０日に出願された米国特許仮出願第６２／０１５，２００号、および２０１４年８月５日に出願された米国特許出願第１４／４５１，８９９号に対する優先権を主張するものであり、これらの出願の全体が、参照によって本明細書に組み込まれている。本出願は、２０１４年８月５日に出願された「ＷＥＩＧＨＴ  ＢＥＮＥＦＩＴ  ＥＶＡＬＵＡＴＯＲ  ＦＯＲ  ＴＲＡＩＮＩＮＧ  ＤＡＴＡ」という名称の米国特許出願第１４／４５１，８５９号、２０１４年８月５日に出願された「ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＷＥＩＧＨＴＳ  ＩＮ  ＭＡＣＨＩＮＥ  ＬＥＡＲＮＩＮＧ」という名称の米国特許出願第１４／４５１，８７０号、および「ＡＬＴＥＲＮＡＴＩＶＥ  ＴＲＡＩＮＩＮＧ  ＤＩＳＴＲＩＢＵＴＩＯＮ  ＤＡＴＡ  ＩＮ  ＭＡＣＨＩＮＥ  ＬＥＡＲＮＩＮＧ」という名称の米国特許出願第１４／４５１，９３５号に関連している。
【背景技術】
【０００２】
本明細書において別段の記載がない限り、このセクションにおいて説明されている題材は、本出願における特許請求の範囲に対する従来技術であるわけではなく、また、このセクションに含まれることによって従来技術であると認められるわけではない。
【０００３】
機械学習は、データから学習を行ってデータに基づいて一般化を行うためにデータを用いてトレーニングされることが可能であるシステムを含む。トレーニングされた機械学習システムは、入力を受け取って出力またはラベルを予測することができる。いくつかの例においては、機械学習技術は、分類または回帰の問題を解決することによって出力を予測することができる。機械学習システムは、データを用いて学習アルゴリズムをトレーニングすることに基づいてデータを分類すること、推奨を行うこと、および／またはさまざまな結果を予測することに対して効果的である場合がある。
【発明の概要】
【０００４】
いくつかの例においては、機械学習環境における方法について一般的に説明する。さまざまな例においては、これらの方法は、プロセッサによって、トレーニングデータのトレーニング分布を識別することを含むことができる。さらに他の例においては、これらの方法は、プロセッサによって、テストデータのテスト分布に関する情報を識別することを含むこともできる。その他の例においては、これらの方法は、プロセッサによって、トレーニングデータおよびテストデータのコーディネイトを識別することを含むこともできる。さらに他の例においては、これらの方法は、プロセッサによって、コーディネイトに関して、テスト分布とトレーニング分布との間における差を決定することを含むこともできる。その他の例においては、これらの方法は、プロセッサによって、差に基づいて重みを決定することを含むこともできる。いくつかの例においては、重みは、トレーニング分布に適用されたときにトレーニング分布をテスト分布と適合させるように構成されることが可能である。
【０００５】
いくつかの例においては、トレーニングデータに関する重みを決定するための方法について一般的に説明する。これらの方法は、プロセッサによって、トレーニングデータの第１のポイントを識別することを含むことができる。その他のさまざまな例においては、これらの方法は、プロセッサによって、テストデータに関する情報を識別することを含むこともできる。テストデータは、第２のポイントを含むことができる。その他の例においては、これらの方法は、プロセッサによって、第１のポイントおよび第２のポイントのコーディネイトを識別することを含むこともできる。いくつかの例においては、コーディネイトは、コーディネイト空間における値の範囲を含むことができる。その他のさまざまな例においては、これらの方法は、プロセッサによって、コーディネイト空間における値の範囲を複数のビンへと分割することを含むこともできる。いくつかの例においては、それぞれのビンは、値の範囲のサブセットを定義することができる。その他の例においては、これらの方法は、プロセッサによって、第１の度数を決定することを含むこともできる。例においては、第１の度数は、特定のビン内に配置されている第１のポイントの第１のパーセンテージに関連することが可能である。さまざまな例においては、これらの方法は、プロセッサによって、第２の度数を決定することを含むこともできる。第２の度数は、特定のビン内に配置されている第２のポイントの第２のパーセンテージに関連することが可能である。その他のいくつかの例においては、これらの方法はさらに、プロセッサによって、第１の度数と第２の度数とを比較することを含むことができる。さらなる例においては、これらの方法は、プロセッサによって、第１の度数と第２の度数との比較に少なくとも部分的に基づいてトレーニングデータに関する重みを決定することを含むことができる。
【０００６】
その他のいくつかの例においては、コンピューティングデバイスについて一般的に説明する。いくつかの例においては、これらのコンピューティングデバイスは、プロセッサと、そのプロセッサと通信するように構成されているメモリとを含むことができる。その他の例においては、メモリは、トレーニングデータを格納するのに有効である場合がある。さまざまな例においては、トレーニングデータは、第１のポイントを含むことができる。いくつかの例においては、メモリは、テストデータを格納するのに有効である場合がある。テストデータは、第２のポイントを含むことができる。その他のいくつかの例においては、プロセッサは、第１のポイントおよび第２のポイントのコーディネイトを識別するのに有効である場合がある。さまざまな例においては、コーディネイトは、コーディネイト空間における値の範囲を含むことができる。さらなるいくつかの例においては、プロセッサは、コーディネイト空間における値の範囲を複数のビンへと分割するのに有効である場合がある。いくつかの例においては、それぞれのビンは、値の範囲のサブセットを定義することができる。いくつかの例においては、プロセッサは、第１の度数を決定するのに有効である場合がある。第１の度数は、特定のビン内に配置されている第１のポイントの第１のパーセンテージに関連することが可能である。さらなる例においては、プロセッサは、第２の度数を決定するのに有効である場合がある。いくつかのケースにおいては、第２の度数は、特定のビン内に配置されている第２のポイントの第２のパーセンテージに関連することが可能である。その他のさまざまな例においては、プロセッサはさらに、第１の度数と第２の度数とを比較するのに有効である場合がある。その他の例においては、プロセッサはさらに、第１の度数と第２の度数との比較に少なくとも部分的に基づいてトレーニングデータに関する重みを決定するのに有効である場合がある。いくつかの例においては、メモリはさらに、重みを格納するのに有効である場合がある。
【０００７】
前述の概要は、例示的なものにすぎず、いかなる形であれ限定することを意図されているものではない。上述の例示的な態様、実施形態、および特徴に加えて、さらなる態様、実施形態、および特徴が、図面および以降の詳細な説明を参照することによって明らかになるであろう。
【０００８】
本開示の前述の特徴およびその他の特徴は、添付の図面とともに以降の説明および添付の特許請求の範囲を理解すれば、より完全に明らかになるであろう。これらの図面は、本開示によるいくつかの実施形態を示しているにすぎず、したがって、本開示の範囲を限定するものとみなされるべきではないということを理解して、添付の図面の使用を通じたさらなる具体性および詳細を伴って本開示について説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】機械学習における重み生成を実施するために利用されることが可能である例示的なシステムを示す図である。
【図２】重み生成モジュールに関連したさらなる詳細を伴う図１の例示的なシステムを示す図である。
【図３】機械学習における重み生成を実施するための例示的なプロセスを示す流れ図である。
【図４】機械学習における重み生成を実施するために利用されることが可能である例示的なコンピュータプログラム製品を示す図である。
【図５】機械学習における重み生成を実施するようにアレンジされている例示的なコンピューティングデバイスを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
上記はすべて、本明細書において説明されている少なくともいくつかの実施形態に従ってアレンジされている。
【００１１】
以降の詳細な説明においては、添付の図面に対する参照が行われ、それらの図面は、本明細書の一部を形成している。それらの図面においては、同様のシンボルは、文脈によって別段の内容が示されない限り、典型的には同様のコンポーネントを識別する。詳細な説明、図面、および特許請求の範囲において記載されている例示的な実施形態は、限定することを意図されてはいない。本明細書において提示されている主題の趣旨または範囲から逸脱することなく、その他の実施形態が利用されることが可能であり、その他の変更が行われることが可能である。一般的に本明細書において説明され図において示されている本開示の複数の態様は、さまざまな異なる構成でアレンジされること、代用されること、結合されること、分割されること、および設計されることが可能である。
【００１２】
本開示は一般に、とりわけ、機械学習における重み生成に関連した方法、装置、システム、デバイス、およびコンピュータプログラム製品に引き付けられている。
【００１３】
かいつまんで言えば、機械学習環境に関連しているシステム、デバイス、および方法に関するテクノロジーについて一般的に説明する。いくつかの例においては、プロセッサが、トレーニングデータのトレーニング分布を識別することができる。たとえば、トレーニングデータは、現在の入力または出力の確率を反映する確率分布に従うポイントのセットを含むことができる。プロセッサは、テストデータのテスト分布に関する情報を識別することができる。プロセッサは、トレーニングデータおよびテストデータのコーディネイトを識別することができる。コーディネイトは、たとえば、ユーザによって格付けされた複数の映画である場合がある。プロセッサは、コーディネイトに関して、映画の人気における差など、テスト分布とトレーニング分布との間における差を決定することができる。プロセッサは、それらの差に基づいて重みを決定することができる。それらの重みは、トレーニング分布に適用されたときにトレーニング分布をテスト分布と適合させるように構成されることが可能である。
【００１４】
図１は、本明細書において説明されている少なくともいくつかの実施形態に従ってアレンジされている、機械学習における重み生成を実施するために利用されることが可能である例示的なシステム１００を示している。示されているように、システム１００は、コンピューティングデバイス１０２を含むことができる。コンピューティングデバイス１０２は、処理モジュール１０４、メモリ１０６、重み生成モジュール１０８、および機械学習モジュール１１０を含むことができ、これらはすべて、互いに通信するように構成されている。処理モジュール１０４は、ハードウェアであることが可能であり、１つまたは複数の命令を実行するように構成されることが可能である。たとえば、処理モジュール１０４は、メモリ１０６内に格納されている１つまたは複数の命令を実行するように構成されることが可能である。メモリ１０６は、１つまたは複数の機械学習アルゴリズム１１４を格納するのに有効である場合がある。機械学習アルゴリズム１１４は、機械学習モジュール１１０によって実行されたときに関数１１６を生成するのに有効な命令および／または命令のセットを含むことができる。
【００１５】
以降でさらに詳細に論じるように、機械学習モジュール１１０は、１つまたは複数の機械学習アルゴリズム１１４およびトレーニングデータ１１８を使用して関数１１６を生成またはトレーニングするのに有効である場合がある。関数１１６の一例は、クレジットスコアを決定する関数であると言える。いくつかの例においては、トレーニングデータ１１８は、１つまたは複数のポイント１３０を含むことができる。ポイント１３０は、関連付けられている入力１２２ａおよび出力１２４ａのセットを含むことができる。たとえば、収入Ｘおよび負債Ｙを用いて入力を行うと、クレジットスコアＺを得ることができる。いくつかの例においては、トレーニングデータ１１８のトレーニング分布が処理モジュール１０４によって識別されることが可能である。その他のさまざまな例においては、処理モジュール１０４は、トレーニングデータ１１８のポイント１３０を識別するのに有効である場合がある。トレーニングデータ１１８は、メモリ１０６内に格納されることが可能である。トレーニングデータ１１８のポイント１３０は、特定のトレーニング分布に従うことが可能である。たとえば、トレーニング分布は、第１の時間のインスタンスにおける収入レベルの範囲を示すことができる。いくつかの例においては、トレーニング分布は、確率分布であることが可能である。トレーニングデータ１１８は、関数１１６の生成の前にあることが可能である時間のインスタンスにおいて生成されることが可能である。いくつかの例においては、関数１１６は、関数１１６に提供されたテストデータ１２０の入力１２２ｂに基づいて出力１２４ｂ（たとえば、決定、分類、予測、および／または推奨など）を決定するのに有効である場合がある。いくつかの例においては、出力１２４ｂは、「ラベル」と呼ばれる場合がある。
【００１６】
テストデータ１２０は、特定のテスト分布に従うことが可能である複数のポイント１３１を含むことができる。たとえば、テスト分布は、第２の時間のインスタンスにおける収入レベルの範囲を示すことができる。いくつかの例においては、テストデータ１２０は、トレーニングデータ１１８が生成される時間のインスタンスよりも後にある時間のインスタンスにおいて生成されることが可能である。いくつかの例においては、テスト分布は、確率分布であることが可能である。テストデータ１２０のテスト分布は、トレーニングデータ１１８のトレーニング分布とは異なることが可能である。いくつかの例においては、テストデータ１２０が関数１１６へと入力される前に、テストデータ１２０のテスト分布に関するいくつかの情報が知られることが可能である。たとえば、人口調査データなどの公に利用可能な情報にアクセスして、トレーニングデータとテストデータとの間における収入または人口の変化を示すことができる。いくつかの例においては、テストデータ１２０のテスト分布に関する情報は、処理モジュール１０４によって識別されることが可能である。いくつかの例においては、テスト分布に関する情報は、テスト分布の平均および／または標準偏差などの統計値を含むことができる。加えて、テスト分布に関する情報は、テスト分布の投影の推定を含むことができる。たとえば、コーディネイトに沿ったポイント１３１のヒストグラムは、コーディネイトに沿ったテスト分布の投影の推定をもたらすことができる。テストデータ１２０、および／またはテストデータ１２０に関する情報は、メモリ１０６内に格納されることが可能である。
【００１７】
重み生成モジュール１０８は、トレーニングデータ１１８のそれぞれのポイント１３０に関する重み１１２を決定および／または計算するのに有効である場合がある。重み１１２は、トレーニングデータ１１８のポイント１３０に適用されることが可能であり、それによって、重み１１２の適用後に、トレーニングデータ１１８のポイント１３０は、テストデータ１２０の確率分布に類似、一致、および／または適合する確率分布に従うことが可能である。重み１１２は、トレーニング分布をテスト分布と適合させるように構成されることが可能である。機械学習モジュール１１０は、重み生成モジュール１０８から重み１１２を受け取ることができる。機械学習アルゴリズム１１４は、重み１１２および／またはトレーニングデータ１１８を使用して、重み付けされた関数１３２を生成することができる。重み付けされた関数１３２は、重み付けされた関数１３２に対する入力１２２ｃの適用に基づいて出力またはラベル１２４ｃ（たとえば、決定、分類、予測、および／または推奨など）を決定するのに有効である場合がある。いくつかの例においては、関数１１６および重み付けされた関数１３２に同じ入力値が適用された場合でさえ、重み付けされた関数１３２によって生成されたいくつかのラベルは、関数１１６によって生成されたラベルとは異なることがある。
【００１８】
図２は、本明細書において説明されている少なくともいくつかの実施形態に従ってアレンジされている、重み生成モジュールに関連したさらなる詳細を伴う図１の例示的なシステム１００を示している。図２は、図１のシステム１００と実質的に同様であり、さらなる詳細を伴っている。図１のコンポーネントと同じラベルが付けられている図２におけるコンポーネントについては、明確性および簡潔性の目的から、再び説明することはしない。
【００１９】
いくつかの例においては、以降でさらに詳細に説明されているように、重み生成モジュール１０８は、メモリ１０６から、または別のソースからトレーニングデータ１１８を受け取ることができる。重み生成モジュール１０８は、トレーニングデータ１１８の１つまたは複数のコーディネイト２１０（たとえば、２１０１．．．２１０ｎを含む）を識別および／または選択することができる。コーディネイト２１０は、たとえば、ポイント１３０の１つまたは複数のパラメータまたは次元であると言える。コーディネイト２１０のうちのそれぞれは、コーディネイト空間における値の範囲を含むことができる。コーディネイト空間は、たとえば、特定のコーディネイト２１０に関するユークリッド空間またはその他の幾何学的空間であることが可能である。たとえば、機械学習モジュール１１０がクレジットスコアの生成に関連している場合には、コーディネイト２１０は、収入、負債などに関連することが可能である。重み生成モジュール１０８は、それぞれのコーディネイト空間の値の範囲を１つまたは複数のビンへと分割することができる。それぞれのビンは、それぞれのコーディネイトに関する値の範囲のサブセットを定義することができる。たとえば、重み生成モジュール１０８は、それぞれの識別および／または選択されたコーディネイト２１０を１つまたは複数のビン（たとえば、「ビン１」、「ビン２」、「ビン３」等など）へと分割することができる。
【００２０】
以降の詳細な論考をさらに要約すると、重み生成モジュール１０８は、それぞれの識別された選択されたコーディネイト２１０に沿ってポイント１３０に関するそれぞれの値を決定することができる。重み生成モジュール１０８は、それぞれのコーディネイト２１０に関する、それぞれのビン内に配置されている複数のポイント１３０、１３１の度数を決定することができる。度数は、たとえば、特定のコーディネイト２１０に関する、ポイント１３０の総数に対する、特定のビン内に配置されているポイント１３０のパーセンテージであることが可能である。重み１１２は、それぞれのコーディネイトに関する、それぞれのビン内に配置されているポイント１３０の度数に基づいて、およびテストデータ１２０内のポイントに関する情報に基づいて、トレーニングデータ１１８のそれぞれのポイント１３０に関して選択されることが可能である。機械学習モジュール１１０は、重み１１２および／またはトレーニングデータ１１８に基づいて、重み付けされた関数１３２を生成することができる。
【００２１】
トレーニングデータ１１８の入力１２２ａは、１つまたは複数のパラメータを含むことができるベクトルであることが可能である。機械学習アルゴリズム１１４が、ユーザに映画を推奨する関数を生み出すように設計されている例においては、入力１２２ａのいくつかの例示的なパラメータは、ユーザの年齢、年収、ユーザによって格付けされた複数の映画、ユーザが住んでいる場所などを含むことができる。重み生成モジュール１０８は、パラメータのうちの１つまたは複数をコーディネイト２１０（コーディネイト２１０１、２１０２、．．．、２１０ｎを含む）として選択することができる。重み生成モジュール１０８は、ポイント１３０のうちのそれぞれのポイントをコーディネイトごとに検査することによってポイント１３０を評価するのに有効である場合がある。それぞれのコーディネイト２１０は、複数のビン（たとえば、「ビン１」、「ビン２」、「ビン３」など）へと分割されることが可能である。選択されたコーディネイト２１０が年収である例においては、ビン１は、０ドル〜２５，０００ドルにわたることが可能であり、ビン２は、２５，０００ドル〜５０，０００ドルにわたることが可能であり、ビン３は、５０，０００ドル〜７５，０００ドルにわたることが可能である、といった具合である。それぞれのポイント１３０は、年収に関連したパラメータを含むことができる。ポイント１３０のうちのそれぞれのポイントのロケーションは、年収コーディネイト２１０に沿って決定されることが可能である。たとえば、ポイント１３０のうちの第１のポイントは、４２，０００ドルという年収パラメータ値を含むことができる。したがって、その第１のポイントは、ビン２内に配置されることが可能である。それぞれのビン内に配置されるポイント１３０の数は、重み生成モジュール１０８によって決定されることが可能であり、それぞれのビンに関する度数を生み出すためにポイント１３０の総数によって除算されることが可能である。以降でさらに詳細に説明するように、トレーニング分布に関して計算された度数と、テスト分布に関して計算された度数との間における差に基づいて、重み１１２が決定および／または計算されることが可能である。
【００２２】
重み生成モジュール１０８は、方程式（１）を使用して重み１１２を生成することができる：
【００２３】
【数１】
2017500638.tif 000003
この場合、ωｉは、ポイント１３０のうちの特定のポイントｉに関する重み（たとえば、重み１１２のうちの１つの重み）であることが可能である。μｃは、特定のビン（たとえば、「ビン１」、「ビン２」、「ビン３」、および／または「ビン４」など）におけるテストデータ１２０内のポイント１３１の数と、その特定のビンにおけるトレーニングデータ１１８内のポイント１３０の数をその特定のビンにおけるトレーニングデータ１１８内のポイントの数によって除算した加重和との間における差を定量化することができる。いくつかの例においては、μｃは、（コーディネイト２１０のうちの）それぞれのコーディネイトｃに関して計算されることが可能である。ｃは、識別および／または選択されたコーディネイト２１０の総数を表すことができる。θｃは、ポイント１３０のうちの特定のポイントｉがどのビンに収まるかを決定することができる関数であると言える。
【００２４】
重み生成モジュール１０８は、方程式（２）を使用してμｃの値を決定することができる：
【００２５】
【数２】
2017500638.tif 000004
ｎｃは、コーディネイト２１０のうちの特定のコーディネイトｃの、ビンそれぞれにおけるトレーニングデータ１１８内のポイント１３０の現在のカウント数を表すベクトルであると言える。τｃは、特定のコーディネイトｃに関するビンの現在のカウント数を表すことができる。ＮＲは、トレーニングデータ１１８内のポイント１３０の数を表すことができる。υｃは、ポイント１３０の総数に対する、コーディネイト２１０のうちの特定のコーディネイトｃに関する、特定のビン（たとえば、「ビン１」、「ビン２」、「ビン３」、「ビン４」等など）において現れるテストデータ１２０内のポイントの度数を表すことができる。
【００２６】
μｃを決定するために重み生成モジュール１０８によって反復プロセスが使用されることが可能である。いくつかの例においては、μｃはすべて、ゼロまたはその他の何らかの値へ初期化されることが可能である。方程式（２）を使用してそれぞれのコーディネイトのそれぞれのビンに関して第１の比較値μｃ（τｃ）が識別されることが可能である。μｃ（τｃ）の算出された値が方程式（２）に反復して当てはめられて、差の値を生成することが可能である。μｃ（τｃ）の収束値に達するまで、μｃ（τｃ）の値が反復して更新されることが可能である。μｃ（τｃ）の収束値が方程式（１）において使用されて、トレーニングデータ１１８のそれぞれのポイント１３０に関する重み１１２を生成することが可能である。いくつかの例においては、方程式（２）を反復している間に使用されるμｃ（τｃ）の値は、方程式（３）に従って、前の反復において使用された値どうしの差の比率に基づくことが可能である：
μ’ｎｅｗ＝α＊μｎｅｗ＋（１−α）＊μｏｌｄ          （３）
ただしα＝０．１またはα＝０．０１
この場合、μｏｌｄは、μｎｅｗを算出するために方程式（２）の前の反復中に使用された値であると言える。方程式（３）は、μｎｅｗおよびμｏｌｄを使用してμ’ｎｅｗを計算することができ、μ’ｎｅｗは、方程式（２）のその後の反復において使用されることが可能である。αは、方程式（２）を反復しているときにμの新たな値（たとえば、μ’ｎｅｗ）がμの前の値（たとえば、μｏｌｄ）に依存する程度をコントロールするために使用される変数であると言える。
【００２７】
数ある潜在的な利点の中でも、本開示に従ってアレンジされている機械学習における重み生成は、機械学習システムの予測能力を改善するためのテスト分布とトレーニング分布との簡略化されたマッチングを可能にすることができる。加えて、コーディネイトごとに複数のビンを選択することによって、本開示による機械学習における重み生成は、有限サンプルサイズの影響から生じるトレーニングデータセットとテストデータセットとの間における差を考慮することができる。意見、トレンド、ファッションなどの変化の結果として時間とともに発生する可能性があるトレーニングデータとテストデータとの間における変化が識別されることが可能である。いくつかの例においては、そのような変化を考慮に入れることによって、よりよい予測能力を伴う機械学習システムをもたらすことができる。推奨システム、または株式市場のような時系列の予測は、記載のシステムから利益を得ることができる。
【００２８】
図３は、本明細書において説明されている少なくともいくつかの実施形態に従ってアレンジされている、機械学習における重み生成を実施するための例示的なプロセスに関する流れ図を示している。いくつかの例においては、図３におけるプロセスは、上述のシステム１００を使用して実施されることが可能であり、機械学習に関する重みを生成するために使用されることが可能である。例示的なプロセスは、ブロックＳ２、Ｓ４、Ｓ６、Ｓ８、および／またはＳ１０などのうちの１つまたは複数によって示されているような１つまたは複数のオペレーション、アクション、または機能を含むことができる。さまざまなブロックは、別々のブロックとして示されているが、特定の実施態様に応じて、さらなるブロックへと分割されること、より少ないブロックへと統合されること、または除去されることが可能である。ブロックは、その他のオペレーション、アクション、または機能を表すさらなるブロックで補完されることが可能である。図３におけるプロセスは、上述のような、処理モジュール１０４などのプロセッサによって、または機械学習モジュール１１０などの機械学習モジュールによって使用されることが可能である。
【００２９】
「プロセッサによって、トレーニングデータのトレーニング分布を識別する」というブロックＳ２において、処理が開始することができる。ブロックＳ２において、プロセッサが、トレーニングデータのトレーニング分布を識別することができる。
【００３０】
処理は、ブロックＳ２から、「プロセッサによって、テストデータのテスト分布に関する情報を識別する」というブロックＳ４へ続くことができる。ブロックＳ４において、プロセッサは、テストデータのテスト分布に関する情報を識別することができる。一例においては、トレーニングデータは、第１の時間のインスタンスにおいて生成されることが可能であり、テストデータは、第２の時間のインスタンスにおいて生成されることが可能である。第２の時間のインスタンスは、第１の時間のインスタンスよりも後であることが可能である。
【００３１】
処理は、ブロックＳ４から、「プロセッサによって、トレーニングデータおよびテストデータのコーディネイトを識別する」というブロックＳ６へ続くことができる。ブロックＳ６において、プロセッサは、トレーニングデータおよびテストデータのコーディネイトを識別することができる。いくつかの例においては、コーディネイト空間における値の範囲が複数のビンへと分割されることが可能である。たとえば、コーディネイト２１０は、図２において示されているように、「ビン１」、「ビン２」、「ビン３」等などの１つまたは複数のビンへと分割されることが可能である。
【００３２】
処理は、ブロックＳ６から、「プロセッサによって、コーディネイトに関して、テスト分布とトレーニング分布との間における差を決定する」というブロックＳ８へ続くことができる。ブロックＳ８において、プロセッサは、コーディネイトに関して、テスト分布とトレーニング分布との間における差を決定することができる。
【００３３】
処理は、ブロックＳ８から、「プロセッサによって、差に基づいて重みを決定し、それらの重みは、トレーニング分布に適用されたときにトレーニング分布をテスト分布と適合させるように構成されることが可能である」というブロックＳ１０へ続くことができる。ブロックＳ１０において、プロセッサは、差に基づいて重みを決定することができる。それらの重みは、トレーニング分布に適用されたときにトレーニング分布をテスト分布と適合させるように構成されることが可能である。たとえば、重みおよびトレーニングデータが機械学習アルゴリズムに適用されて、重み付けされた関数を生成することが可能である。テストデータは、重み付けされた関数に入力として適用されることが可能である。一例においては、重み付けされた関数へのテストデータの適用に応答してラベルが生成されることが可能である。いくつかの例においては、ラベルは、推奨、分類、予測、および／または決定のうちの少なくとも１つを含むことができる。いくつかの例においては、重みを決定することは、トレーニング分布とテスト分布との間における差を反復して決定することを含むことができる。さらなるいくつかの例においては、重みは、トレーニング分布とテスト分布との間における差の収束値に基づいて決定されることが可能である。その他のいくつかの例においては、重みを決定することはさらに、ビン内に配置される第１のポイントおよび第２のポイントの数に基づくことが可能である。別の例においては、重みは、トレーニング分布内の特定のポイントをテスト分布内の特定のポイントと適合させるのに有効である場合がある。
【００３４】
図４は、本明細書において説明されている少なくともいくつかの実施形態に従ってアレンジされている、機械学習における重み生成を実施するために利用されることが可能である例示的なコンピュータプログラム製品４００を示している。プログラム製品４００は、信号担持媒体４０２を含むことができる。信号担持媒体４０２は、１つまたは複数の命令４０４を含むことができ、それらの命令４０４は、たとえば、プロセッサによる実行に応答して、図１〜図３に関して上述されている機能および特徴を提供することができる。したがって、たとえば、システム１００を参照すると、処理モジュール１０４および／または機械学習モジュール１１０は、媒体４０２によってシステム１００へ搬送された命令４０４に応答して、図４において示されているブロックのうちの１つまたは複数に着手することができる。いくつかの例においては、命令４０４は、メモリ１０６などのメモリ内に格納されることが可能である。
【００３５】
いくつかの実装形態においては、信号担持媒体４０２は、コンピュータ可読媒体４０６を包含することができ、コンピュータ可読媒体４０６は、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、デジタルテープ、メモリなどであるが、それらには限定されない。いくつかの実装形態においては、信号担持媒体４０２は、記録可能媒体４０８を包含することができ、記録可能媒体４０８は、メモリ、読取り／書込み（Ｒ／Ｗ）ＣＤ、Ｒ／Ｗ  ＤＶＤなどであるが、それらには限定されない。いくつかの実装形態においては、信号担持媒体４０２は、通信媒体４１０を包含することができ、通信媒体４１０は、デジタル通信媒体および／またはアナログ通信媒体（たとえば、光ファイバケーブル、導波管、有線通信リンク、ワイヤレス通信リンク等）などであるが、それらには限定されない。したがって、たとえば、プログラム製品４００は、ＲＦ信号担持媒体４０２によってシステム１００の１つまたは複数のモジュールへ搬送されることが可能であり、この場合、信号担持媒体４０２は、ワイヤレス通信媒体４１０（たとえば、ＩＥＥＥ８０２．１１標準に準拠しているワイヤレス通信媒体）によって搬送される。
【００３６】
図５は、本明細書において説明されている少なくともいくつかの実施形態に従ってアレンジされている、機械学習における重み生成を実施するようにアレンジされている例示的なコンピューティングデバイス５００を示すブロック図である。非常に基本的な構成５０２においては、コンピューティングデバイス５００は、典型的には、１つまたは複数のプロセッサ５０４（たとえば、処理モジュール１０４など）と、システムメモリ５０６（たとえば、メモリ１０６など）とを含む。プロセッサ５０４と、システムメモリ５０６との間において通信するために、メモリバス５０８が使用されることが可能である。
【００３７】
所望の構成に応じて、プロセッサ５０４は、任意のタイプのものであることが可能であり、それらのタイプには、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ（μＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、またはそれらの任意の組合せが含まれるが、それらには限定されない。プロセッサ５０４は、レベル１キャッシュ５１０およびレベル２キャッシュ５１２など、もう１つのレベルのキャッシングと、プロセッサコア５１４と、レジスタ５１６とを含むことができる。例示的なプロセッサコア５１４は、演算ロジックユニット（ＡＬＵ）、浮動小数点演算ユニット（ＦＰＵ）、デジタル信号処理コア（ＤＳＰコア）、またはそれらの任意の組合せを含むことができる。例示的なメモリコントローラ５１８が、プロセッサ５０４とともに使用されることも可能であり、または、いくつかの実装形態においては、メモリコントローラ５１８は、プロセッサ５０４の内部の一部分であることが可能である。
【００３８】
所望の構成に応じて、システムメモリ５０６は、任意のタイプのものであることが可能であり、それらのタイプには、揮発性メモリ（ＲＡＭなど）、不揮発性メモリ（ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）、またはそれらの任意の組合せが含まれるが、それらには限定されない。システムメモリ５０６は、オペレーティングシステム５２０と、１つまたは複数のアプリケーション５２２と、プログラムデータ５２４とを含むことができる。アプリケーション５２２は、システム１００に関連して図１〜図４に関して説明されている関数およびオペレーションを含む、本明細書において説明されている関数およびオペレーションを実行するようにアレンジされている機械学習における重み生成アルゴリズム５２６を含むことができる。プログラムデータ５２４は、本明細書において記載されている機械学習における重み生成を実施する上で有用である場合がある機械学習における重み生成データ５２８を含むことができる。いくつかの実施形態においては、アプリケーション５２２は、機械学習における重み生成が提供されることが可能になるようにプログラムデータ５２４および／またはオペレーティングシステム５２０と連携して機能するようにアレンジされることが可能である。この説明されている基本構成５０２は、図５において内側の破線内のそれらのコンポーネントによって示されている。
【００３９】
コンピューティングデバイス５００は、基本構成５０２と、必要とされるあらゆるデバイスおよびインターフェースとの間における通信を容易にするためのさらなる特徴または機能およびさらなるインターフェースを有することができる。たとえば、ストレージインターフェースバス５３４を介した、基本構成５０２と、１つまたは複数のデータ記憶装置５３２との間における通信を容易にするために、バス／インターフェースコントローラ５３０が使用されることが可能である。データ記憶装置５３２は、取外し式記憶装置５３６、非取外し式記憶装置５３８、またはそれらの組合せであることが可能である。取外し式記憶装置および非取外し式記憶装置の例としては、いくつか挙げると、フレキシブルディスクドライブおよびハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの磁気ディスクデバイス、コンパクトディスク（ＣＤ）ドライブまたはデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブなどの光ディスクドライブ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、ならびにテープドライブが含まれる。例示的なコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータなどの情報を格納するための任意の方法またはテクノロジーにおいて実装される揮発性媒体および不揮発性媒体ならびに取外し式媒体および非取外し式媒体を含むことができる。
【００４０】
システムメモリ５０６、取外し式記憶装置５３６、および非取外し式記憶装置５３８は、コンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、もしくはその他のメモリテクノロジー、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、もしくはその他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ、もしくはその他の磁気記憶装置、または、所望の情報を格納するために使用されることが可能な、かつコンピューティングデバイス５００によってアクセスされることが可能なその他の任意の媒体を含むが、それらには限定されない。そのような任意のコンピュータ記憶媒体は、コンピューティングデバイス５００の一部であることが可能である。
【００４１】
コンピューティングデバイス５００は、さまざまなインターフェースデバイス（たとえば、出力装置５４２、周辺インターフェース５４４、および通信装置５４６）からバス／インターフェースコントローラ５３０を介して基本構成５０２へ至る通信を容易にするためのインターフェースバス５４０を含むこともできる。例示的な出力装置５４２は、グラフィック処理ユニット５４８およびオーディオ処理ユニット５５０を含み、グラフィック処理ユニット５４８およびオーディオ処理ユニット５５０は、１つまたは複数のＡ／Ｖポート５５２を介して、ディスプレイまたはスピーカーなどのさまざまな外部デバイスに通信するように構成されることが可能である。例示的な周辺インターフェース５４４は、シリアルインターフェースコントローラ５５４またはパラレルインターフェースコントローラ５５６を含み、シリアルインターフェースコントローラ５５４またはパラレルインターフェースコントローラ５５６は、１つまたは複数のＩ／Ｏポート５５８を介して、入力デバイス（たとえば、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイス等）またはその他の周辺デバイス（たとえば、プリンタ、スキャナ等）などの外部デバイスと通信するように構成されることが可能である。例示的な通信装置５４６は、ネットワークコントローラ５６０を含み、ネットワークコントローラ５６０は、１つまたは複数の通信ポート５６４を経由したネットワーク通信リンクを介した１つまたは複数のその他のコンピューティングデバイス５６２との通信を容易にするようにアレンジされることが可能である。
【００４２】
ネットワーク通信リンクは、通信媒体の一例であると言える。通信媒体は、典型的には、搬送波またはその他の伝送メカニズムなどの変調されたデータ信号内のコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータによって具体化されることが可能であり、任意の情報伝達媒体を含むことができる。「変調されたデータ信号」とは、その信号の特性のうちの１つまたは複数が、その信号内で情報をエンコードするような様式で設定または変更されている信号であると言える。限定ではなく、例として、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接有線接続などの有線媒体、ならびに、音波媒体、無線周波数（ＲＦ）媒体、マイクロ波媒体、赤外線（ＩＲ）媒体、およびその他のワイヤレス媒体などのワイヤレス媒体を含むことができる。コンピュータ可読媒体という用語は、本明細書において使用される際には、記憶媒体および通信媒体の両方を含むことができる。
【００４３】
コンピューティングデバイス５００は、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、パーソナルメディアプレーヤデバイス、ワイヤレスウェブ閲覧デバイス、パーソナルヘッドセットデバイス、アプリケーション固有のデバイス、または、上記の機能のうちの任意のものを含むハイブリッドデバイスなど、スモールフォームファクタのポータブル（またはモバイル）電子デバイスの一部分として実装されることが可能である。コンピューティングデバイス５００は、ラップトップコンピュータの構成およびラップトップコンピュータ以外の構成の両方を含めて、パーソナルコンピュータとして実装されることも可能である。
【００４４】
本開示は、本出願において説明されている特定の実施形態の観点から限定されるものではなく、それらの実施形態は、さまざまな態様の例示として意図されている。本開示の趣旨および範囲から逸脱することなく、多くの修正および変形が行われることが可能である。本明細書において列挙されている方法および装置に加えて、本開示の範囲内にある機能的に均等な方法および装置は、前述の説明から明らかであろう。そのような修正および変形は、添付の特許請求の範囲の範疇内に収まるように意図されている。本開示は、添付の特許請求の範囲、ならびに、そのような特許請求の範囲が付与される均等物の全範囲という観点によってのみ限定されるものである。本開示は、特定の方法、試薬、化合物、組成、または生体系（これらは、もちろん、さまざまなものであり得る）に限定されるものではないということを理解されたい。本明細書において使用されている用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、限定することを意図されているものではないということも理解されたい。
【００４５】
本明細書における実質的にすべての複数形および／または単数形の用語の使用に対して、当業者は、状況および／または用途に適切なように、複数形から単数形に、および／または単数形から複数形に変換することができる。さまざまな単数形／複数形の置き換えは、理解しやすいように、本明細書で明確に説明することができる。
【００４６】
通常、本明細書において、特に添付の特許請求の範囲（たとえば、添付の特許請求の範囲の本体部）において使用される用語は、全体を通じて「オープンな（ｏｐｅｎ）」用語として意図されている（たとえば、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」は、「含むがそれに限定されない（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ  ｂｕｔ  ｎｏｔ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｔｏ）」と解釈されるべきであり、用語「有する（ｈａｖｉｎｇ）」は、「少なくとも有する（ｈａｖｉｎｇ  ａｔ  ｌｅａｓｔ）」と解釈されるべきであり、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」は、「含むがそれに限定されない（ｉｎｃｌｕｄｅｓ  ｂｕｔ  ｉｓ  ｎｏｔ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｔｏ）」と解釈されるべきである、など）。導入される請求項で具体的な数の記載が意図される場合、そのような意図は、当該請求項において明示的に記載されることになり、そのような記載がない場合、そのような意図は存在しない。たとえば、理解の一助として、添付の特許請求の範囲は、導入句「少なくとも１つの（ａｔ  ｌｅａｓｔ  ｏｎｅ）」および「１つまたは複数の（ｏｎｅ  ｏｒ  ｍｏｒｅ）」を使用して請求項の記載を導くことを含む場合がある。しかし、そのような句の使用は、同一の請求項が、導入句「１つまたは複数の」または「少なくとも１つの」および「ａ」または「ａｎ」などの不定冠詞を含む場合であっても、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」による請求項の記載の導入が、そのように導入される請求項の記載を含む任意の特定の請求項を、単に１つのそのような記載を含む実施形態に限定する、ということを示唆していると解釈されるべきではない（たとえば、「ａ」および／または「ａｎ」は、「少なくとも１つの」または「１つまたは複数の」を意味すると解釈されるべきである）。同じことが、請求項の記載を導入するのに使用される定冠詞の使用にも当てはまる。また、導入される請求項の記載で具体的な数が明示的に記載されている場合でも、そのような記載は、少なくとも記載された数を意味すると解釈されるべきであることが、当業者には理解されよう（たとえば、他の修飾語なしでの「２つの記載（ｔｗｏ  ｒｅｃｉｔａｔｉｏｎｓ）」の単なる記載は、少なくとも２つの記載、または２つ以上の記載を意味する）。さらに、「Ａ、ＢおよびＣ、などの少なくとも１つ」に類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されている（たとえば、「Ａ、Ｂ、およびＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢを共に、ＡおよびＣを共に、ＢおよびＣを共に、ならびに／またはＡ、Ｂ、およびＣを共に、などを有するシステムを含むが、それに限定されない）。「Ａ、Ｂ、またはＣ、などの少なくとも１つ」に類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されている（たとえば、「Ａ、Ｂ、またはＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢを共に、ＡおよびＣを共に、ＢおよびＣを共に、ならびに／またはＡ、Ｂ、およびＣを共に、などを有するシステムを含むが、それに限定されない）。２つ以上の代替用語を提示する事実���いかなる離接する語および／または句も、明細書、特許請求の範囲、または図面のどこにあっても、当該用語の一方（ｏｎｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｔｅｒｍｓ）、当該用語のいずれか（ｅｉｔｈｅｒ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｔｅｒｍｓ）、または両方の用語（ｂｏｔｈ  ｔｅｒｍｓ）を含む可能性を企図すると理解されるべきであることが、当業者にはさらに理解されよう。たとえば、句「ＡまたはＢ」は、「Ａ」または「Ｂ」あるいは「ＡおよびＢ」の可能性を含むことが理解されよう。
【００４７】
書面による説明を提供するという点からなど、ありとあらゆる目的のために、本明細書において開示されているすべての範囲は、ありとあらゆる可能なサブ範囲およびそれらのサブ範囲の組合せも包含する。列挙されているいかなる範囲も、その同じ範囲が、少なくとも２等分、３等分、４等分、５等分、１０等分などへと分割されることを十分に記述するものとして、かつ可能にするものとして容易に認識されることが可能である。非限定的な例として、本明細書において論じられているそれぞれの範囲は、下の３分の１、真ん中の３分の１、および上の３分の１などへと容易に分割されることが可能である。やはり当業者なら理解するであろうが、「まで（ｕｐ  ｔｏ）」、「少なくとも（ａｔ  ｌｅａｓｔ）」、「超える（ｇｒｅａｔｅｒ  ｔｈａｎ）」、「未満（ｌｅｓｓ  ｔｈａｎ）」等などのすべての言葉は、挙げられている数を含み、上述のように後でサブ範囲へと分割されることが可能である範囲を指す。最後に、範囲は、それぞれの個々のメンバーを含む。したがって、たとえば、１〜３個のセルを有するグループは、１、２、または３個のセルを有するグループを指す。同様に、１〜５個のセルを有するグループは、１、２、３、４、または５個のセルを有するグループを指す、といった具合である。
【００４８】
本明細書においてさまざまな態様および実施形態について開示してきたが、その他の態様および実施形態も可能である。本明細書において開示されているさまざまな態様および実施形態は、例示を目的としており、限定することを意図されているものではなく、真の範囲および趣旨は、添付の特許請求の範囲によって示されている。
【図１】
2017500638.tif 000005
【図２】
2017500638.tif 000006
【図３】
2017500638.tif 000007
【図４】
2017500638.tif 000008
【図５】
2017500638.tif 000009
【国際調査報告】
2017500638.tif 000010