ВЫДЕЛЕНИЕ РЕСУРСОВ ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

1. Машинореализуемый способ в системе машинного обучения, содержащий этапы, на которых:
принимают, для каждой из множества опций, которым могут выделяться ресурсы системы машинного обучения, множество выборок, описывающих поведение этой опции;
для каждой опции, вычисляют балльную оценку с использованием выборок, причем балльная оценка выбирается из одного или более из следующего: увеличение объема информации, прирост Джини, дисперсия, энтропия;
для каждой опции, вычисляют доверительный интервал балльной оценки с использованием выборок;
выбирают одну или более опций на основе доверительных интервалов и балльных оценок;
выделяют ресурсы системы машинного обучения выбранной опции(ям).
2. Способ по п. 1, содержащий этап, на котором задают устойчивость к ошибкам и выбирают одну опцию на основе доверительных интервалов и балльных оценок таким образом, что выбранная опция имеет, в пределах устойчивости к ошибкам, наилучшую балльную оценку из всех опций.
3. Способ по п. 1 или 2, в котором при вычислении доверительного интервала оценивают дисперсию балльной оценки опции.
4. Способ по п. 1, в котором при вычислении доверительного интервала оценивают дисперсию балльной оценки опции посредством вычисления оценки дисперсии по методу складного ножа.
5. Способ по п. 1, в котором при вычислении доверительного интервала вычисляют балльную оценку для этой опции, плюс или минус константа, умножить на квадратный корень оцененной дисперсии балльной оценки, умножить на логарифм двух, делить на устойчивость к ошибкам.
6. Способ по п. 1, содержащий этап, на котором регулируют вычисленный доверительный интервал для смещения в балльной оценке.
7. Способ по п. 1, который, по меньшей мере, частично осуществляется с использованием аппаратной логики, выбранной из любого одного или более из следующего: программируемая пользователем вентильная матрица, специализированная интегральная схема, специализированная микросхема для массового производства, внутрикристальная система, комплексное программируемое логическое устройство, графический процессор.
8. Устройство машинного обучения, содержащее:
логику количественной оценки, выполненную с возможностью принимать, для каждой из множества опций, которым могут выделяться ресурсы системы машинного обучения, множество выборок, описывающих поведение этой опции; при этом логика количественной оценки выполнена с возможностью вычислять, для каждой опции, балльную оценку с использованием выборок, причем балльная оценка выбирается из одного или более из следующего: увеличение объема информации, прирост Джини, дисперсия, энтропия;
состязательную логику, выполненную с возможностью вычислять, для каждой опции, доверительный интервал балльной оценки с использованием выборок; и
процессор, выполненный с возможностью выбирать одну или более опций на основе доверительных интервалов и балльных оценок, причем логика количественной оценки выполнена с возможностью выделять ресурсы на основе выбранных опций.
9. Устройство машинного обучения по п. 8, в котором состязательная логика вычисляет доверительный интервал посредством оценки дисперсии балльной оценки опции посредством вычисления оценки дисперсии по методу складного ножа.