АДАПТИВНОЕ АКЦЕНТИРОВАНИЕ В КАЧЕСТВЕ УСЛУГИ

1. Система, которая автоматически выбирает по меньшей мере одно акцентирование для приложения машинного самообучения, причем система содержит:
по меньшей мере один процессор;
память, соединенную с по меньшей мере одним процессором; и
по меньшей мере один программный модуль, загруженный в память, каковой по меньшей мере один программный модуль содержит модуль выбора акцентирований, который автоматически выбирает по меньшей мере одно акцентирование для принятого набора данных и принятого определения задачи для приложения машинного самообучения, и
по меньшей мере один программный модуль, содержащий модуль сравнения, который сравнивает принятый набор данных с библиотекой наборов данных и выбирает по меньшей мере одно акцентирование на основе этого сравнения.
2. Система по п.1, в которой набор данных содержит необработанные данные.
3. Система по п. 1, дополнительно содержащая по меньшей мере один программный модуль, содержащий модуль сравнения, который сравнивает принятое определение задачи с библиотекой определений задач и выбирает по меньшей мере одно акцентирование на основе этого сравнения.
4. Система по п. 1, дополнительно содержащая по меньшей мере один программный модуль, содержащий модуль, который проверяет результаты прошлых выполнений обучения для выбранного по меньшей мере одного акцентирования.
5. Система по п. 1, дополнительно содержащая по меньшей мере один программный модуль, содержащий модуль, который проверяет множество результатов тестовых выполнений, применяющих выбранные акцентирования к принятому набору данных, и выбирает по меньшей мере одно акцентирование на основе этих результатов.
6. Система по п. 1, дополнительно содержащая по меньшей мере один программный модуль, содержащий модуль, который принимает определение того, как измеряется успех.
7. Способ автоматического выбора акцентирований для приложения машинного самообучения, содержащий этапы, на которых:
принимают, посредством процессора вычислительного устройства, входные данные, содержащие набор данных из необработанных данных;
сравнивают этот набор данных с библиотекой наборов данных и выбирают по меньшей мере одно акцентирование, связанное с набором данных в библиотеке наборов данных, на основе этого сравнения; и
рекомендуют выбранное по меньшей мере одно акцентирование для применения к набору данных из необработанных данных.
8. Способ по п.7, дополнительно содержащий этап, на котором сравнивают принятое определение задачи с определением задачи в библиотеке определений задач и выбирают по меньшей мере одно акцентирование, связанное с определением задачи в библиотеке определений задач, для применения к набору данных из необработанных данных.
9. Способ по п.7, дополнительно содержащий этап, на котором применяют по меньшей мере одно выбранное акцентирование к набору данных из необработанных данных в тестовом выполнении.
10. Способ по п.7, дополнительно содержащий этап, на котором сравнивают результаты множества тестовых выполнений, в которых выбранные акцентирования применены к набору данных из необработанных данных.
11. Способ по п.10, дополнительно содержащий этап, на котором рекомендуют по меньшей мере одно акцентирование для применения к набору данных из необработанных данных на основе результатов сравнения.
12. Способ по п.7, дополнительно содержащий этап, на котором принимают определение того, как измеряется успех.
13. Машиночитаемый носитель, содержащий машиночитаемые команды, которые при их исполнении предписывают по меньшей мере одному процессору вычислительного устройства выполнять следующее:
автоматический выбор по меньшей мере одного акцентирования для принятого набора данных и принятого определения задачи для приложения машинного самообучения, и
содержащий дополнительные машиночитаемые команды, которые при их исполнении предписывают по меньшей мере одному процессору выполнять следующее:
сравнение принятого набора данных с библиотекой наборов данных; и
выбор по меньшей мере одного акцентирования на основе этого сравнения.