G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 15/18 (2006.01) G06F 17/00 (2006.01) G06K 9/62 (2006.01)
Patent
CA 2330878
A system and method for enhancing knowledge discovery from data using a learning machine in general and a support vector machine in particular. Training data for a learning machine is pre-processed in order to add meaning thereto. Pre-processing data may involve transforming the data points and/or expanding the data points. By adding meaning to the data, the learning machine is provided with a greater amount of information for processing. With regard to support vector machines in particular, the greater the amount of information that is processed, the better generalizations about the data that may be derived. The learning machine is therefore trained with the pre-processed training data and is tested with test data that is pre- processed in the same manner. The test output from the learning machine is post-processed in order to determine if the knowledge discovered from the test data is desirable. Post-processing involves interpreting the test output into a format that may be compared with the test data. Live data is pre-processed and input into the trained and tested learning machine. The live output from the learning machine may then be post-processed into a computationally derived alphanumerical classifier for interpretation by a human or computer automated process.
Système et procédé qui permettent d'améliorer la découverte de connaissances à partir de données au moyen d'une machine à apprendre en général et d'une machine à vecteurs de soutien en particulier. Les données d'apprentissage destinées à une machine à apprendre sont prétraitées de façon à leur ajouter un sens. Le prétraitement des données peut consister à transformer des points de données et/ou à les étendre. Si on ajoute un sens aux données, la machine à apprendre dispose d'une plus grande quantité d'informations à traiter. En ce qui concerne les machines à vecteurs de soutien, plus grande est la quantité d'informations traitées, plus il est facile de dériver des généralisations sur les données. La machine à apprendre est donc entraînée avec les données d'apprentissage prétraitées et soumise à un test avec des données test, qui sont traitées de la même manière. Les données de sortie du test sont post-traitées de façon à déterminer si les connaissances découvertes à partir des données test sont désirables. Le post-traitement consiste à interpréter les données de sortie du test dans un format qui peut être comparé aux données test. Des données réelles sont prétraitées et entrées dans la machine à apprendre entraînée et testée. Les données réelles de sortie peuvent ensuite être post-traitées de façon à donner, par des techniques calculatoires, un classifieur alphanumérique, qui peut être interprété par un humain ou par un procédé informatique automatisé.
Barnhill Technologies Llc
Finlayson & Singlehurst
Health Discovery Corporation
LandOfFree
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