【手続補正書】
【提出日】平成30年6月4日(2018.6.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測問題のための予測モデルを選択するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
プロセッサが、少なくとも部分的に、前記予測問題の特性および／またはそれぞれのモデル化プロシージャの属性に基づいて、前記予測問題のための複数の予測モデル化プロシージャの好適性を判定することと、
前記プロセッサが、少なくとも部分的に、前記予測問題の選択されるモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づいて、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することと、
前記プロセッサが、命令を複数の処理ノードに伝送することであって、前記命令は、前記選択されたモデル化プロシージャの実行のために前記処理ノードのリソースを割り付ける、リソース割付スケジュールを備え、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記予測問題のための前記選択されたモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づく、ことと、
前記プロセッサが、前記リソース割付スケジュールに従った前記複数の処理ノードによる前記選択されたモデル化プロシージャの前記実行の結果を受信することであって、前記結果は、前記選択されたモデル化プロシージャによって生成される予測モデル、および／または前記予測問題と関連付けられるデータのための前記モデルのスコアを含む、ことと、
前記プロセッサが、前記生成された予測モデルから、少なくとも部分的に前記予測モデルの前記スコアに基づいて、前記予測問題のための予測モデルを選択することと
を含み、
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャのうちの第１の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することを含み、前記第１の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、
少なくとも部分的に、前記予測問題の特性と１つまたは複数の予測問題の特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することと、
少なくとも部分的に、前記第１の予測モデル化プロシージャと１つまたは複数の予測モデル化プロシージャとの間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを選択することと、
前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示すデータを処理することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記予測問題の前記特性と排除されるプロシージャの前記属性との間の１つまたは複数の関係に基づいて、考慮から少なくとも１つの予測モデル化プロシージャを排除することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記予測問題の前記特性と少なくとも１つの予測モデル化プロシージャの前記属性との間の１つまたは複数の関係に基づいて、好適性値を前記少なくとも１つの予測モデル化プロシージャに割り当てることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも部分的に、前記予測問題の特性と前記１つまたは複数の予測問題の特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することは、少なくとも部分的に、前記予測問題と関連付けられるデータの特性と前記１つまたは複数の予測問題と関連付けられるデータの特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記予測問題のための前記第１の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することはさらに、少なくとも部分的に、前記第１のモデル化プロシージャおよび前記１つまたは複数のモデル化プロシージャによって行われる処理ステップに基づいて、前記第１のモデル化プロシージャと前記１つまたは複数のモデル化プロシージャとの間の前記類似性を判定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記１つまたは複数のモデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示す前記データを処理することは、前記１つまたは複数のモデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示す前記データに、第２の予測モデル化プロシージャを適用することによって、前記予測問題のための前記第１の予測モデル化プロシージャの前記好適性を予測することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記プロセッサが、前記予測問題のインスタンスの成果を予測するために、前記選択された予測モデルを使用することであって、前記選択された予測モデルは、前記選択された予測モデル化プロシージャのサブセットに含まれる特定の予測モデル化プロシージャによって生成される、ことと、
前記プロセッサが、少なくとも部分的に、前記予測された成果と前記予測問題の前記インスタンスの実際の成果との間の関係に基づいて、前記特定の予測モデル化プロシージャを前記予測問題に適用することの結果を示すデータを更新することと
をさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記複数の予測モデル化プロシージャに含まれるそれぞれのモデル化プロシージャに好適性スコアを割り当てることを含み、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することは、閾値好適性スコアを超える好適性スコアを有する、１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを前記複数の予測モデル化プロシージャから選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記プロセッサが、少なくとも部分的に、前記選択されたモデル化プロシージャのサブセットの実行のために利用可能な処理リソースの量に基づいて、前記閾値好適性スコアを判定することをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記複数の予測モデル化プロシージャに含まれるそれぞれのモデル化プロシージャに好適性スコアを割り当てることを含み、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することは、前記予測問題のための前記予測モデル化プロシージャのうちのいずれかに割り当てられる、最高好適性スコアの規定範囲内の好適性スコアを有する、１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを前記複数の予測モデル化プロシージャから選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することは、最高好適性スコアを有する、前記予測モデル化プロシージャのほぼ規定部分を前記複数の予測モデル化プロシージャから選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することは、少なくとも部分的にユーザ入力に基づいて、少なくとも１つの予測モデル化プロシージャを選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記処理ノードの前記割り付けられたリソースは、前記処理ノードの実行サイクル、前記処理ノードの実行時間、および／または前記処理ノードのコンピュータ可読記憶装置を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記処理ノードは、１つまたは複数のクラウドベースの処理ノードを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記選択されたモデル化プロシージャのサブセットは、第１および第２の選択されたモデル化プロシージャを備え、前記第１および第２の選択されたモデル化プロシージャは、それぞれ、前記予測問題のための第１および第２の好適性を有すると判定され、前記第１の選択されたモデル化プロシージャの前記第１の好適性は、前記第２の選択されたモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れ、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に前記第１および第２の好適性に基づいて、前記処理ノードのリソースを前記第１および第２の選択されたモデル化プロシージャに割り付ける、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記第２の選択されたモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れた前記第１の選択されたモデル化プロシージャの前記第１の好適性に基づいて、前記処理ノードのリソースの一部を前記第１の選択されたモデル化プロシージャに割り付け、前記処理ノードのリソースのより小さい部分を前記第２の選択されたモデル化プロシージャに割り付ける、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記リソース割付スケジュールは、それぞれ第１および第２の時間において、前記処理ノード上の前記第１および第２の選択されたモデル化プロシージャの実行をスケジュールに入れ、前記第２の時間は、少なくとも部分的に、前記第２の選択されたモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れた前記第１の選択されたモデル化プロシージャの前記第１の好適性に基づいて、前記第１の時間の後にある、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記リソース割付スケジュールは、第１のデータセット上で前記第１の選択されたモデル化プロシージャを実行するために十分な前記処理ノードリソースの第１の部分を前記第１の選択されたモデル化プロシージャに割り付け、第２のデータセット上で前記第２の選択されたモデル化プロシージャを実行するために十分な前記処理ノードリソースの第２の部分を前記第２の選択されたモデル化プロシージャに割り付け、前記第２のデータセットは、前記第１のデータセットより小さい、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記プロセッサが、少なくとも部分的に、前記第１の選択されたモデル化プロシージャと関連付けられるメタデータに基づいて、前記第１のデータセット上で前記第１の選択されたモデル化プロシージャを実行するために十分な前記処理リソースの量を判定することをさらに含み、前記メタデータは、前記第１の選択されたモデル化プロシージャの処理リソース利用特性および／または並列性特性を示す、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記プロセッサが、前記選択されたモデル化プロシージャのサブセットを実行するための時間的および／またはリソース予算を示す予算データを受信することをさらに含み、前記リソース割付スケジュールは、前記時間的および／またはリソース予算に従って前記処理ノードのリソースを割り付ける、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記選択された予測モデル化プロシージャの実行の結果は、前記生成されたモデルを前記予測問題と関連付けられる前記データの第１の部分に適合させ、前記予測問題と関連付けられる前記データの第２の部分で前記適合させられたモデルを試験することの結果を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記生成されたモデルを前記データの前記第１の部分に適合させることは、前記選択されたモデル化プロシージャのサブセットの１つまたは複数のパラメータ、および／または、前記生成されたモデルの１つまたは複数のパラメータを調整することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記選択された予測モデル化プロシージャの実行の前記結果はさらに、前記予測問題と関連付けられる前記データの異なる層を使用して、前記生成されたモデルを交差検証することの結果を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
少なくとも部分的に前記選択されたモデルの前記スコアに基づいて、前記予測問題のための前記選択された予測モデル化プロシージャによって生成される予測モデルを選択することは、閾値スコアを超えるスコアを有するモデルを選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
少なくとも部分的に前記選択されたモデルの前記スコアに基づいて、前記予測問題のための前記選択された予測モデル化プロシージャによって生成される予測モデルを選択することは、前記生成されたモデルのうちのいずれかの最高スコアの規定範囲内のスコアを有するモデルを選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
前記プロセッサが、前記選択された予測モデル化プロシージャによって生成される前記モデルのうちの２つまたはそれより多いものを組み合わせることによって、混合予測モデルを生成することと、前記混合予測モデルを評価することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
前記プロセッサが、前記選択された予測モデル化プロシージャによって生成される前記モデルの前記スコアを反復して受信することと、時間的および／またはリソース予算が使用される、または生成されたモデルのスコアが閾値スコアを超えるまで、少なくとも部分的に前記スコアに基づいて、前記予測問題のための前記選択された予測モデル化プロシージャの前記好適性を再判定することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
予測モデル化装置であって、前記予測モデル化装置は、
プロセッサ実行可能命令を記憶するように構成されるメモリと、
前記プロセッサ実行可能命令を実行するように構成されるプロセッサであって、前記プロセッサ実行可能命令を実行することは、前記装置に、
少なくとも部分的に、予測問題の特性および／またはそれぞれのモデル化プロシージャの属性に基づいて、前記予測問題のための複数の予測モデル化プロシージャの好適性を判定することと、
少なくとも部分的に、前記予測問題のための選択されるモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づいて、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することと、
命令を複数の処理ノードに伝送することであって、前記命令は、前記選択されたモデル化プロシージャの実行のために前記処理ノードのリソースを割り付ける、リソース割付スケジュールを備え、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記予測問題のための前記選択されたモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づく、ことと、
前記リソース割付スケジュールに従った前記複数の処理ノードによる前記選択されたモデル化プロシージャの前記実行の結果を受信することであって、前記結果は、前記選択されたモデル化プロシージャによって生成される予測モデル、および／または前記予測問題と関連付けられるデータのための前記モデルのスコアを含む、ことと、
前記生成された予測モデルから、少なくとも部分的に前記予測モデルの前記スコアに基づいて、前記予測問題のための予測モデルを選択することと
を含み、
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャのうちの第１の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することを含み、前記第１の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、
少なくとも部分的に、前記予測問題の特性と１つまたは複数の予測問題の特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することと、
少なくとも部分的に、前記第１の予測モデル化プロシージャと１つまたは複数の予測モデル化プロシージャとの間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを選択することと、
前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示すデータを処理することと
を含む、方法を行わせる、プロセッサと、
を備える、予測モデル化装置。
【請求項２９】
少なくとも部分的に、予測問題の特性および／またはそれぞれのモデル化プロシージャの属性に基づいて、前記予測問題のための複数の予測モデル化プロシージャの好適性を判定することと、
少なくとも部分的に、前記予測問題のための選択されるモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づいて、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することと、
命令を複数の処理ノードに伝送することであって、前記命令は、前記選択されたモデル化プロシージャの実行のために前記処理ノードのリソースを割り付ける、リソース割付スケジュールを備え、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記予測問題のための前記選択されたモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づく、ことと、
前記リソース割付スケジュールに従った前記複数の処理ノードによる前記選択されたモデル化プロシージャの前記実行の結果を受信することであって、前記結果は、前記選択されたモデル化プロシージャによって生成される予測モデル、および／または前記予測問題と関連付けられるデータのための前記モデルのスコアを含む、ことと、
前記生成された予測モデルから、少なくとも部分的に前記予測モデルの前記スコアに基づいて、前記予測問題のための予測モデルを選択することであって、
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャのうちの第１の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することを含み、前記第１の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、
少なくとも部分的に、前記予測問題の特性と１つまたは複数の予測問題の特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することと、
少なくとも部分的に、前記第１の予測モデル化プロシージャと１つまたは複数の予測モデル化プロシージャとの間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを選択することと、
前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示すデータを処理することと
を含む、ことと
のために、その上に記憶されたコンピュータ可読命令を有する、製造品。
【請求項３０】
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記予測問題の前記特性と排除されるプロシージャの前記属性との間の１つまたは複数の関係に基づいて、考慮から少なくとも１つの予測モデル化プロシージャを排除することを含む、請求項２８に記載の装置。
【請求項３１】
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記予測問題の前記特性と少なくとも１つの予測モデル化プロシージャの前記属性との間の１つまたは複数の関係に基づいて、好適性値を前記少なくとも１つの予測モデル化プロシージャに割り当てることを含む、請求項２８に記載の装置。
【請求項３２】
少なくとも部分的に、前記予測問題の特性と前記１つまたは複数の予測問題の特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することは、少なくとも部分的に、前記予測問題と関連付けられるデータの特性と前記１つまたは複数の予測問題と関連付けられるデータの特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することを含む、請求項２８に記載の装置。
【請求項３３】
前記予測問題のための前記第１の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することはさらに、少なくとも部分的に、前記第１のモデル化プロシージャおよび前記１つまたは複数のモデル化プロシージャによって行われる処理ステップに基づいて、前記第１のモデル化プロシージャと前記１つまたは複数のモデル化プロシージャとの間の前記類似性を判定することを含む、請求項２８に記載の装置。
【請求項３４】
前記１つまたは複数のモデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示す前記データを処理することは、前記１つまたは複数のモデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示す前記データに、第２の予測モデル化プロシージャを適用することによって、前記予測問題のための前記第１の予測モデル化プロシージャの前記好適性を予測することを含む、請求項２８に記載の装置。
【請求項３５】
前記方法は、
前記予測問題のインスタンスの成果を予測するために、前記選択された予測モデルを使用することであって、前記選択された予測モデルは、前記選択された予測モデル化プロシージャのサブセットに含まれる特定の予測モデル化プロシージャによって生成される、ことと、
少なくとも部分的に、前記予測された成果と前記予測問題の前記インスタンスの実際の成果との間の関係に基づいて、前記特定の予測モデル化プロシージャを前記予測問題に適用することの結果を示すデータを更新することと
をさらに含む、請求項３４に記載の装置。
【請求項３６】
前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記複数の予測モデル化プロシージャに含まれるそれぞれのモデル化プロシージャに好適性スコアを割り当てることを含み、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することは、閾値好適性スコアを超える好適性スコアを有する、１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを前記複数の予測モデル化プロシージャから選択することを含む、請求項２８に記載の装置。
【請求項３７】
前記方法は、
少なくとも部分的に、前記選択されたモデル化プロシージャのサブセットの実行のために利用可能な処理リソースの量に基づいて、前記閾値好適性スコアを判定することをさらに含む、請求項３６に記載の装置。
【請求項３８】
前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記複数の予測モデル化プロシージャに含まれるそれぞれのモデル化プロシージャに好適性スコアを割り当てることを含み、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することは、前記予測問題のための前記予測モデル化プロシージャのうちのいずれかに割り当てられる、最高好適性スコアの規定範囲内の好適性スコアを有する、１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを前記複数の予測モデル化プロシージャから選択することを含む、請求項２８に記載の装置。
【請求項３９】
前記選択されたモデル化プロシージャのサブセットは、第１および第２の選択されたモデル化プロシージャを備え、前記第１および第２の選択されたモデル化プロシージャは、それぞれ、前記予測問題のための第１および第２の好適性を有すると判定され、前記第１の選択されたモデル化プロシージャの前記第１の好適性は、前記第２の選択されたモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れ、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に前記第１および第２の好適性に基づいて、前記処理ノードのリソースを前記第１および第２の選択されたモデル化プロシージャに割り付ける、請求項２８に記載の装置。
【請求項４０】
前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記第２の選択されたモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れた前記第１の選択されたモデル化プロシージャの前記第１の好適性に基づいて、前記処理ノードのリソースの一部を前記第１の選択されたモデル化プロシージャに割り付け、前記処理ノードのリソースのより小さい部分を前記第２の選択されたモデル化プロシージャに割り付ける、請求項３９に記載の装置。
【請求項４１】
前記リソース割付スケジュールは、それぞれ第１および第２の時間において、前記処理ノード上の前記第１および第２の選択されたモデル化プロシージャの実行をスケジュールに入れ、前記第２の時間は、少なくとも部分的に、前記第２の選択されたモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れた前記第１の選択されたモデル化プロシージャの前記第１の好適性に基づいて、前記第１の時間の後にある、請求項３９に記載の装置。
【請求項４２】
前記リソース割付スケジュールは、第１のデータセット上で前記第１の選択されたモデル化プロシージャを実行するために十分な前記処理ノードリソースの第１の部分を前記第１の選択されたモデル化プロシージャに割り付け、第２のデータセット上で前記第２の選択されたモデル化プロシージャを実行するために十分な前記処理ノードリソースの第２の部分を前記第２の選択されたモデル化プロシージャに割り付け、前記第２のデータセットは、前記第１のデータセットより小さい、請求項３９に記載の装置。
【請求項４３】
前記方法は、少なくとも部分的に、前記第１の選択されたモデル化プロシージャと関連付けられるメタデータに基づいて、前記第１のデータセット上で前記第１の選択されたモデル化プロシージャを実行するために十分な前記処理リソースの量を判定することをさらに含み、前記メタデータは、前記第１の選択されたモデル化プロシージャの処理リソース利用特性および／または並列性特性を示す、請求項４２に記載の装置。
【請求項４４】
前記方法は、前記選択されたモデル化プロシージャのサブセットを実行するための時間的および／またはリソース予算を示す予算データを受信することをさらに含み、前記リソース割付スケジュールは、前記時間的および／またはリソース予算に従って前記処理ノードのリソースを割り付ける、請求項２８に記載の装置。
【請求項４５】
前記選択された予測モデル化プロシージャの実行の結果は、前記生成されたモデルを前記予測問題と関連付けられる前記データの第１の部分に適合させ、前記予測問題と関連付けられる前記データの第２の部分で前記適合させられたモデルを試験することの結果を含む、請求項２８に記載の装置。
【請求項４６】
前記生成されたモデルを前記データの前記第１の部分に適合させることは、前記選択されたモデル化プロシージャのサブセットの１つまたは複数のパラメータ、および／または、前記生成されたモデルの１つまたは複数のパラメータを調整することを含む、請求項４５に記載の装置。
【請求項４７】
前記選択された予測モデル化プロシージャの実行の前記結果はさらに、前記予測問題と関連付けられる前記データの異なる層を使用して、前記生成されたモデルを交差検証することの結果を含む、請求項４５に記載の装置。
【請求項４８】
前記方法は、前記選択された予測モデル化プロシージャによって生成される前記モデルのうちの２つまたはそれより多いものを組み合わせることによって、混合予測モデルを生成することと、前記混合予測モデルを評価することとをさらに含む、請求項２８に記載の装置。
【請求項４９】
前記方法は、前記選択された予測モデル化プロシージャによって生成される前記モデルの前記スコアを反復して受信することと、時間的および／またはリソース予算が使用される、または生成されたモデルのスコアが閾値スコアを超えるまで、少なくとも部分的に前記スコアに基づいて、前記予測問題のための前記選択された予測モデル化プロシージャの前記好適性を再判定することとをさらに含む、請求項２８に記載の装置。
【請求項５０】
予測問題のための予測モデルを選択するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
プロセッサが、少なくとも部分的に、前記予測問題の特性および／またはそれぞれのモデル化プロシージャの属性に基づいて、前記予測問題のための複数の予測モデル化プロシージャの好適性を判定することと、
前記プロセッサが、少なくとも部分的に、前記予測問題の選択されるモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づいて、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することと、
前記プロセッサが、命令を複数の処理ノードに伝送することであって、前記命令は、前記選択されたモデル化プロシージャの実行のために前記処理ノードのリソースを割り付ける、リソース割付スケジュールを備え、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記予測問題のための前記選択されたモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づく、ことと、
前記プロセッサが、前記リソース割付スケジュールに従った前記複数の処理ノードによる前記選択されたモデル化プロシージャの前記実行の結果を受信することであって、前記結果は、前記選択されたモデル化プロシージャによって生成される予測モデル、および／または前記予測問題と関連付けられるデータのための前記モデルのスコアを含む、ことと、
前記プロセッサが、前記生成された予測モデルから、少なくとも部分的に前記予測モデルの前記スコアに基づいて、前記予測問題のための予測モデルを選択することと
を含み、
前記選択されたモデル化プロシージャは、第１および第２のモデル化プロシージャを備え、前記第１および第２のモデル化プロシージャは、それぞれ、前記予測問題のための第１および第２の好適性を有すると判定され、前記第１のモデル化プロシージャの前記第１の好適性は、前記第２のモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れ、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に前記第１および第２の好適性に基づいて、前記処理ノードのリソースを前記第１および第２のモデル化プロシージャに割り付ける、方法。
【請求項５１】
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記予測問題の前記特性と排除されるプロシージャの前記属性との間の１つまたは複数の関係に基づいて、考慮から少なくとも１つの予測モデル化プロシージャを排除することを含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記予測問題の前記特性と少なくとも１つの予測モデル化プロシージャの前記属性との間の１つまたは複数の関係に基づいて、好適性値を前記少なくとも１つの予測モデル化プロシージャに割り当てることを含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５３】
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記第１の予測モデル化プロシージャの前記第１の好適性を判定することを含み、前記第１の予測モデル化プロシージャの前記第１の好適性を判定することは、
少なくとも部分的に、前記予測問題の特性と１つまたは複数の予測問題の特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することと、
少なくとも部分的に、前記第１の予測モデル化プロシージャと１つまたは複数の予測モデル化プロシージャとの間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを選択することと、
前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示すデータを処理することと
を含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５４】
少なくとも部分的に、前記予測問題の特性と前記１つまたは複数の予測問題の特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することは、少なくとも部分的に、前記予測問題と関連付けられるデータの特性と前記１つまたは複数の予測問題と関連付けられるデータの特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することを含む、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
前記予測問題のための前記第１の予測モデル化プロシージャの前記第１の好適性を判定することはさらに、少なくとも部分的に、前記第１のモデル化プロシージャおよび前記１つまたは複数のモデル化プロシージャによって行われる処理ステップに基づいて、前記第１のモデル化プロシージャと前記１つまたは複数のモデル化プロシージャとの間の前記類似性を判定することを含む、請求項５３に記載の方法。
【請求項５６】
前記１つまたは複数のモデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示す前記データを処理することは、前記１つまたは複数のモデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示す前記データに、別の予測モデル化プロシージャを適用することによって、前記予測問題のための前記第１の予測モデル化プロシージャの前記第１の好適性を予測することを含む、請求項５３に記載の方法。
【請求項５７】
前記プロセッサが、前記予測問題のインスタンスの成果を予測するために、前記選択された予測モデルを使用することであって、前記選択された予測モデルは、前記第１の予測モデル化プロシージャによって生成される、ことと、
前記プロセッサが、少なくとも部分的に、前記予測された成果と前記予測問題の前記インスタンスの実際の成果との間の関係に基づいて、前記第１の予測モデル化プロシージャを前記予測問題に適用することの結果を示すデータを更新することと
をさらに含む、請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記複数の予測モデル化プロシージャに含まれるそれぞれのモデル化プロシージャに好適性スコアを割り当てることを含み、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することは、閾値好適性スコアを超える好適性スコアを有する、１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを選択することを含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５９】
前記プロセッサが、少なくとも部分的に、前記選択されたモデル化プロシージャの実行のために利用可能な処理リソースの量に基づいて、前記閾値好適性スコアを判定することをさらに含む、請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、それぞれのモデル化プロシージャに好適性スコアを割り当てることを含み、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することは、前記予測問題のための前記予測モデル化プロシージャのうちのいずれかに割り当てられる、最高好適性スコアの規定範囲内の好適性スコアを有する、１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを選択することを含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項６１】
前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記第２のモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れた前記第１のモデル化プロシージャの前記第１の好適性に基づいて、前記処理ノードのリソースの一部を前記第１のモデル化プロシージャに割り付け、前記処理ノードのリソースのより小さい部分を前記第２のモデル化プロシージャに割り付ける、請求項５０に記載の方法。
【請求項６２】
前記リソース割付スケジュールは、それぞれ第１および第２の時間において、前記処理ノード上の前記第１および第２のモデル化プロシージャの実行をスケジュールに入れ、前記第２の時間は、少なくとも部分的に、前記第２のモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れた前記第１のモデル化プロシージャの前記第１の好適性に基づいて、前記第１の時間の後にある、請求項５０に記載の方法。
【請求項６３】
前記リソース割付スケジュールは、第１のデータセット上で前記第１のモデル化プロシージャを実行するために十分な前記処理ノードリソースの第１の部分を前記第１のモデル化プロシージャに割り付け、第２のデータセット上で前記第２のモデル化プロシージャを実行するために十分な前記処理ノードリソースの第２の部分を前記第２のモデル化プロシージャに割り付け、前記第２のデータセットは、前記第１のデータセットより小さい、請求項５０に記載の方法。
【請求項６４】
前記プロセッサが、少なくとも部分的に、前記第１のモデル化プロシージャと関連付けられるメタデータに基づいて、前記第１のデータセット上で前記第１のモデル化プロシージャを実行するために十分な前記処理リソースの量を判定することをさらに含み、前記メタデータは、前記第１のモデル化プロシージャの処理リソース利用特性および／または並列性特性を示す、請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
前記プロセッサが、前記選択されたモデル化プロシージャを実行するための時間的および／またはリソース予算を示す予算データを受信することをさらに含み、前記リソース割付スケジュールは、前記時間的および／またはリソース予算に従って前記処理ノードのリソースを割り付ける、請求項５０に記載の方法。
【請求項６６】
前記選択された予測モデル化プロシージャの実行の結果は、前記生成されたモデルを前記予測問題と関連付けられる前記データの第１の部分に適合させ、前記予測問題と関連付けられる前記データの第２の部分で前記適合させられたモデルを試験することの結果を含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項６７】
前記生成されたモデルを前記データの前記第１の部分に適合させることは、前記選択されたモデル化プロシージャの１つまたは複数のパラメータ、および／または、前記生成されたモデルの１つまたは複数のパラメータを調整することを含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
前記選択された予測モデル化技法の実行の前記結果はさらに、前記予測問題と関連付けられる前記データの異なる層を使用して、前記生成されたモデルを交差検証することの結果を含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項６９】
前記プロセッサが、前記選択された予測モデル化プロシージャによって生成される前記モデルのうちの２つまたはそれより多いものを組み合わせることによって、混合予測モデルを生成することと、前記混合予測モデルを評価することとをさらに含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項７０】
前記プロセッサが、前記選択された予測モデル化プロシージャによって生成される前記モデルの前記スコアを反復して受信することと、時間的および／またはリソース予算が使用される、または生成されたモデルのスコアが閾値スコアを超えるまで、少なくとも部分的に前記スコアに基づいて、前記予測問題のための前記選択された予測モデル化プロシージャの前記好適性を再判定することとをさらに含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項７１】
予測モデル化装置であって、前記予測モデル化装置は、
プロセッサ実行可能命令を記憶するように構成されるメモリと、
前記プロセッサ実行可能命令を実行するように構成されるプロセッサであって、前記プロセッサ実行可能命令を実行することは、前記装置に、
少なくとも部分的に、予測問題の特性および／またはそれぞれのモデル化プロシージャの属性に基づいて、前記予測問題のための複数の予測モデル化プロシージャの好適性を判定することと、
少なくとも部分的に、前記予測問題のための選択されるモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づいて、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することと、
命令を複数の処理ノードに伝送することであって、前記命令は、前記選択されたモデル化プロシージャの実行のために前記処理ノードのリソースを割り付ける、リソース割付スケジュールを備え、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記予測問題のための前記選択されたモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づく、ことと、
前記リソース割付スケジュールに従った前記複数の処理ノードによる前記選択されたモデル化プロシージャの前記実行の結果を受信することであって、前記結果は、前記選択されたモデル化プロシージャによって生成される予測モデル、および／または前記予測問題と関連付けられるデータのための前記モデルのスコアを含む、ことと、
前記生成された予測モデルから、少なくとも部分的に前記予測モデルの前記スコアに基づいて、前記予測問題のための予測モデルを選択することと
を含む方法を行わせ、
前記選択されたモデル化プロシージャは、第１および第２のモデル化プロシージャを備え、前記第１および第２のモデル化プロシージャは、それぞれ、前記予測問題のための第１および第２の好適性を有すると判定され、前記第１のモデル化プロシージャの前記第１の好適性は、前記第２のモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れ、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に前記第１および第２の好適性に基づいて、前記処理ノードのリソースを前記第１および第２のモデル化プロシージャに割り付ける、予測モデル化装置。
【請求項７２】
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記予測問題の前記特性と排除されるプロシージャの前記属性との間の１つまたは複数の関係に基づいて、考慮から少なくとも１つの予測モデル化プロシージャを排除することを含む、請求項７１に記載の装置。
【請求項７３】
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記予測問題の前記特性と少なくとも１つの予測モデル化プロシージャの前記属性との間の１つまたは複数の関係に基づいて、好適性値を前記少なくとも１つの予測モデル化プロシージャに割り当てることを含む、請求項７１に記載の装置。
【請求項７４】
前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記第１の予測モデル化プロシージャの前記第１の好適性を判定することを含み、前記第１の予測モデル化プロシージャの前記第１の好適性を判定することは、
少なくとも部分的に、前記予測問題の特性と１つまたは複数の予測問題の特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することと、
少なくとも部分的に、前記第１の予測モデル化プロシージャと１つまたは複数の予測モデル化プロシージャとの間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを選択することと、
前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示すデータを処理することと
を含む、請求項７１に記載の装置。
【請求項７５】
少なくとも部分的に、前記予測問題の特性と前記１つまたは複数の予測問題の特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することは、少なくとも部分的に、前記予測問題と関連付けられるデータの特性と前記１つまたは複数の予測問題と関連付けられるデータの特性との間の類似性に基づいて、前記１つまたは複数の予測問題を選択することを含む、請求項７４に記載の装置。
【請求項７６】
前記予測問題のための前記第１の予測モデル化プロシージャの前記第１好適性を判定することはさらに、少なくとも部分的に、前記第１のモデル化プロシージャおよび前記１つまたは複数のモデル化プロシージャによって行われる処理ステップに基づいて、前記第１のモデル化プロシージャと前記１つまたは複数のモデル化プロシージャとの間の前記類似性を判定することを含む、請求項７４に記載の装置。
【請求項７７】
前記１つまたは複数のモデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示す前記データを処理することは、前記１つまたは複数のモデル化プロシージャを前記１つまたは複数の予測問題に適用することの結果を示す前記データに、別の予測モデル化プロシージャを適用することによって、前記予測問題のための前記第１の予測モデル化プロシージャの前記第１の好適性を予測することを含む、請求項７４に記載の装置。
【請求項７８】
前記方法は、
前記予測問題のインスタンスの成果を予測するために、前記選択された予測モデルを使用することであって、前記選択された予測モデルは、前記第１の予測モデル化プロシージャによって生成される、ことと、
少なくとも部分的に、前記予測された成果と前記予測問題の前記インスタンスの実際の成果との間の関係に基づいて、前記第１の予測モデル化プロシージャを前記予測問題に適用することの結果を示すデータを更新することと
をさらに含む、請求項７７に記載の装置。
【請求項７９】
前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、前記複数の予測モデル化プロシージャに含まれるそれぞれのモデル化プロシージャに好適性スコアを割り当てることを含み、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することは、閾値好適性スコアを超える好適性スコアを有する、１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを選択することを含む、請求項７１に記載の装置。
【請求項８０】
前記方法は、
少なくとも部分的に、前記選択されたモデル化プロシージャの実行のために利用可能な処理リソースの量に基づいて、前記閾値好適性スコアを判定することをさらに含む、請求項７９に記載の装置。
【請求項８１】
前記複数の予測モデル化プロシージャの前記好適性を判定することは、それぞれのモデル化プロシージャに好適性スコアを割り当てることを含み、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することは、前記予測問題のための前記予測モデル化プロシージャのうちのいずれかに割り当てられる、最高好適性スコアの規定範囲内の好適性スコアを有する、１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを選択することを含む、請求項７１に記載の装置。
【請求項８２】
前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記第２のモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れた前記第１のモデル化プロシージャの前記第１の好適性に基づいて、前記処理ノードのリソースの一部を前記第１のモデル化プロシージャに割り付け、前記処理ノードのリソースのより小さい部分を前記第２のモデル化プロシージャに割り付ける、請求項７１に記載の装置。
【請求項８３】
前記リソース割付スケジュールは、それぞれ第１および第２の時間において、前記処理ノード上の前記第１および第２のモデル化プロシージャの実行をスケジュールに入れ、前記第２の時間は、少なくとも部分的に、前記第２のモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れた前記第１のモデル化プロシージャの前記第１の好適性に基づいて、前記第１の時間の後にある、請求項７１に記載の装置。
【請求項８４】
前記リソース割付スケジュールは、第１のデータセット上で前記第１のモデル化プロシージャを実行するために十分な前記処理ノードリソースの第１の部分を前記第１のモデル化プロシージャに割り付け、第２のデータセット上で前記第２のモデル化プロシージャを実行するために十分な前記処理ノードリソースの第２の部分を前記第２のモデル化プロシージャに割り付け、前記第２のデータセットは、前記第１のデータセットより小さい、請求項７１に記載の装置。
【請求項８５】
前記方法は、少なくとも部分的に、前記第１のモデル化プロシージャと関連付けられるメタデータに基づいて、前記第１のデータセット上で前記第１のモデル化プロシージャを実行するために十分な前記処理リソースの量を判定することをさらに含み、前記メタデータは、前記第１のモデル化プロシージャの処理リソース利用特性および／または並列性特性を示す、請求項８４に記載の装置。
【請求項８６】
前記方法は、前記選択されたモデル化プロシージャを実行するための時間的および／またはリソース予算を示す予算データを受信することをさらに含み、前記リソース割付スケジュールは、前記時間的および／またはリソース予算に従って前記処理ノードのリソースを割り付ける、請求項７１に記載の装置。
【請求項８７】
前記選択された予測モデル化プロシージャの実行の結果は、前記生成されたモデルを前記予測問題と関連付けられる前記データの第１の部分に適合させ、前記予測問題と関連付けられる前記データの第２の部分で前記適合させられたモデルを試験することの結果を含む、請求項７１に記載の装置。
【請求項８８】
前記生成されたモデルを前記データの前記第１の部分に適合させることは、前記選択されたモデル化プロシージャの１つまたは複数のパラメータ、および／または、前記生成されたモデルの１つまたは複数のパラメータを調整することを含む、請求項８７に記載の装置。
【請求項８９】
前記選択された予測モデル化プ技法の実行の前記結果はさらに、前記予測問題と関連付けられる前記データの異なる層を使用して、前記生成されたモデルを交差検証することの結果を含む、請求項８７に記載の装置。
【請求項９０】
前記方法は、前記選択された予測モデル化プロシージャによって生成される前記モデルのうちの２つまたはそれより多いものを組み合わせることによって、混合予測モデルを生成することと、前記混合予測モデルを評価することとをさらに含む、請求項７１に記載の装置。
【請求項９１】
前記方法は、前記選択された予測モデル化プロシージャによって生成される前記モデルの前記スコアを反復して受信することと、時間的および／またはリソース予算が使用される、または生成されたモデルのスコアが閾値スコアを超えるまで、少なくとも部分的に前記スコアに基づいて、前記予測問題のための前記選択された予測モデル化プロシージャの前記好適性を再判定することとをさらに含む、請求項７１に記載の装置。
【請求項９２】
少なくとも部分的に、予測問題の特性および／またはそれぞれのモデル化プロシージャの属性に基づいて、前記予測問題のための複数の予測モデル化プロシージャの好適性を判定することと、
少なくとも部分的に、前記予測問題のための選択されるモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づいて、前記予測モデル化プロシージャの少なくともサブセットを選択することと、
命令を複数の処理ノードに伝送することであって、前記命令は、前記選択されたモデル化プロシージャの実行のために前記処理ノードのリソースを割り付ける、リソース割付スケジュールを備え、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記予測問題のための前記選択されたモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づく、ことと、
前記リソース割付スケジュールに従った前記複数の処理ノードによる前記選択されたモデル化プロシージャの前記実行の結果を受信することであって、前記結果は、前記選択されたモデル化プロシージャによって生成される予測モデル、および／または前記予測問題と関連付けられるデータのための前記モデルのスコアを含む、ことと、
前記生成された予測モデルから、少なくとも部分的に前記予測モデルの前記スコアに基づいて、前記予測問題のための予測モデルを選択することであって、
前記選択されたモデル化プロシージャは、第１および第２のモデル化プロシージャを備え、前記第１および第２のモデル化プロシージャは、それぞれ、前記予測問題のための第１および第２の好適性を有すると判定され、前記第１のモデル化プロシージャの前記第１の好適性は、前記第２のモデル化プロシージャの前記第２の好適性より優れ、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に前記第１および第２の好適性に基づいて、前記処理ノードのリソースを前記第１および第２のモデル化プロシージャに割り付ける、ことと
のために、その上に記憶されたコンピュータ可読命令を有する、製造品。