【手続補正書】
【提出日】令和2年9月7日(2020.9.7)
【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】
計算システム内のプロセッサを利用するデータセット内の予測子および結果を関連付けるモデルを改善するのに必要とされる計算時間を減少させる方法であって、前記方法は、
少なくとも１つのモデルコンポーネントを備える少なくとも１つのモデルを生成するステップと、
前記少なくとも１つのモデルに基づく第１の改善されたモデルを含む、改善されたモデルセットを生成するべく反復モデル開発プロセスを行うステップであって、前記改善されたモデルセットは少なくとも２つのモデル世代を備え、前記反復モデル開発プロセスはディープラーニング方法であるステップと、
前記データセットのサブセットを使用して、前記少なくとも１つのモデルに対応するモデル属性メトリックを計算するステップと、
比を備える、前記少なくとも１つのモデルコンポーネントの少なくとも１つのユーティリティメトリックを計算するステップであって、前記比の分子は、前記少なくとも１つのモデルコンポーネントが前記改善されたモデルセット内に存在するモデルの量を備え、前記比の分母は、前記少なくとも１つのモデルコンポーネントがモデルコンポーネントのプール内に存在するときに増分されるステップと、
前記少なくとも１つのモデルコンポーネントに対応する重み付けユーティリティメトリックを計算するステップであって、前記重み付けユーティリティメトリックは、前記モデル属性メトリックおよび前記少なくとも１つのユーティリティメトリックを組み込む関数の結果を備えるステップと、
前記重み付けユーティリティメトリックに基づいて、前記モデルコンポーネントのプールから前記少なくとも１つのモデルコンポーネントを排除するステップと、
少なくとも１つの基準に基づいて、前記少なくとも２つのモデル世代のうちの世代からのモデルを識別するステップと、
識別されたモデルを保存するステップと、
を備える、方法。
【請求項２】
前記方法は、複数のモデルを備える次のモデルランを生成することによって、前記識別されたモデルを次のモデルランに導入するステップをさらに備え、前記次のモデルラン内の次のモデル世代は、前記識別されたモデルを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
モデルランは、ランダムに生成されたモデルを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記次のモデルランは、モデルランからの少なくとも２つのモデルの交叉、および前記モデルランからの突然変異モデルのうちの少なくとも１つをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記次のモデルランは、ランダムに生成されたモデルをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つの基準は、前記世代における他のモデルと比較されたモデル精度、前記世代における他のモデルと比較された特性、前記世代における他のモデルと比較されたモデルの長さ、および前記世代における他のモデルと比較された計算時間のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記識別されたモデルは、前記次のモデルランにないモデルコンポーネントを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
計算システム内のプロセッサを利用するデータセット内の予測子および結果を関連付けるモデルを改善するのに必要とされる計算時間を減少させる方法であって、前記方法は、
少なくとも１つのモデルコンポーネントを備える少なくとも１つのモデルを生成するステップと、
前記少なくとも１つのモデルに基づく第１の改善されたモデルを含む、改善されたモデルセットを生成するべく反復モデル開発プロセスを行うステップであって、前記改善されたモデルセットは少なくとも１つのモデル世代を備え、前記反復モデル開発プロセスはディープラーニング方法であるステップと、
前記データセットのサブセットを使用して、前記少なくとも１つのモデルに対応するモデル属性メトリックを計算するステップと、
比を備える、前記少なくとも１つのモデルコンポーネントの少なくとも１つのユーティリティメトリックを計算するステップであって、前記比の分子は、前記少なくとも１つのモデルコンポーネントが前記改善されたモデルセット内に存在するモデルの量を備え、前記比の分母は、前記少なくとも１つのモデルコンポーネントがモデルコンポーネントのプール内に存在するときに増分されるステップと、
前記少なくとも１つのモデルコンポーネントに対応する重み付けユーティリティメトリックを計算するステップであって、前記重み付けユーティリティメトリックは、前記モデル属性メトリックおよび前記少なくとも１つのユーティリティメトリックを組み込む関数の結果を備えるステップと、
前記重み付けユーティリティメトリックに基づいて、前記モデルコンポーネントのプールから前記少なくとも１つのモデルコンポーネントを排除するステップと、
少なくとも１つの基準に基づいて、前記少なくとも１つのモデル世代からの第１のモデルを識別するステップであって、前記第１のモデルは、前記少なくとも１つのモデル世代からの好ましいモデルではないステップと、
識別されたモデルを保存するステップと、
を備える、方法。
【請求項９】
前記第１のモデルを備える次のモデル世代を生成することによって、前記第１のモデルを次のモデル世代に導入するステップをさらに備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記次のモデル世代は、ランダムに生成されたモデルをさらに備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの基準は、前記世代における他のモデルと比較されたモデル精度、前記世代における他のモデルと比較された特性、前記世代における他のモデルと比較されたモデルの長さ、および前記世代における他のモデルと比較された計算時間のうちの少なくとも１つを備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記次のモデル世代は、前記モデル世代からの少なくとも２つのモデルの交叉、および前記モデル世代からの突然変異モデルのうちの少なくとも１つをさらに備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの基準に基づいて、前記次のモデル世代から第２のモデルを識別するステップであって、前記第２のモデルは、前記次のモデル世代からの好ましいモデルではないステップと、
前記第２のモデルおよび前記第１のモデルを備える新しい次のモデル世代を生成することによって、前記第２のモデルおよび前記第１のモデルを新しい次のモデル世代に導入するステップと、
をさらに備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
計算システム内のプロセッサを利用するデータセット内の予測子および結果を関連付けるモデルを改善するのに必要とされる計算時間を減少させる方法であって、前記方法は、
少なくとも１つのモデルコンポーネントを備える少なくとも１つのモデルを生成するステップと、
前記少なくとも１つのモデルに基づく第１の改善されたモデルを含む、改善されたモデルセットを生成するべく反復モデル開発プロセスを行うステップであって、前記改善されたモデルセットは複数のモデル世代を備え、前記反復モデル開発プロセスはディープラーニング方法であるステップと、
前記データセットのサブセットを使用して、前記少なくとも１つのモデルに対応するモデル属性メトリックを計算するステップと、
比を備える、前記少なくとも１つのモデルコンポーネントの少なくとも１つのユーティリティメトリックを計算するステップであって、前記比の分子は、前記少なくとも１つのモデルコンポーネントが前記改善されたモデルセット内に存在するモデルの量を備え、前記比の分母は、前記少なくとも１つのモデルコンポーネントがモデルコンポーネントのプール内に存在するときに増分されるステップと、
前記少なくとも１つのモデルコンポーネントに対応する重み付けユーティリティメトリックを計算するステップであって、前記重み付けユーティリティメトリックは、前記モデル属性メトリックおよび前記少なくとも１つのユーティリティメトリックを組み込む関数の結果を備えるステップと、
前記重み付けユーティリティメトリックに基づいて、前記モデルコンポーネントのプールから前記少なくとも１つのモデルコンポーネントを排除するステップと、
基準に基づいて、前記複数のモデル世代のサブセット内の各世代に関するモデルを識別するステップであって、各識別されたモデルは、その対応する世代からの好ましいモデルであるステップと、
各識別されたモデルを保存するステップと、
を備える、方法。
【請求項１５】
各識別されたモデルを備える最終のモデル世代を生成することによって、各識別されたモデルを最終のモデルラン世代に導入するステップをさらに備える、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
次のモデル世代は、ランダムに生成されたモデルを追加的に含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記基準は、前記世代における他のモデルと比較されたモデル精度、前記世代における他のモデルと比較された特性、前記世代における他のモデルと比較されたモデルの長さ、および前記世代における他のモデルと比較された計算時間のうちの少なくとも１つを備える、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
次のモデル世代は、前記モデル世代からの少なくとも２つのモデルの交叉、および前記モデル世代からの突然変異モデルのうちの少なくとも１つをさらに備える、請求項１４に記載の方法。