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龍圖騰網獲悉甲骨文國際公司申請的專利用于機器學習模型的動態數據選擇獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112789633B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201980062988.5，技術領域涉及：G06N3/08；該發明授權用于機器學習模型的動態數據選擇是由S·M·卡萊;U·M·德賽;V·克里希納穆爾蒂設計研發完成，并于2019-07-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于機器學習模型的動態數據選擇在說明書摘要公布了：實施例涉及用于機器學習模型的動態數據選擇。可以訪問由經訓練的機器學習模型生成的多個數據預測，其中數據預測包括相應的觀測數據。可以基于所訪問的多個數據預測和相應的觀測數據來計算機器學習模型的精度?？梢允褂每勺償盗康臄祿A測來迭代訪問和計算，其中基于在先前迭代期間采取的動作來調整可變數量的數據預測，并且當所計算的精度在給定迭代期間不滿足精度標準時，可以觸發針對機器學習模型的訓練。

本發明授權用于機器學習模型的動態數據選擇在權利要求書中公布了：1.一種用于通過動態數據選擇實現機器學習預測模型的方法，所述方法包括： 訪問可變數量的數據點對，每個數據點對包括由在部署時間部署的經訓練的機器學習模型生成的過去的數據預測以及相應的觀測數據； 基于所述可變數量的數據點對來計算所述機器學習模型的精度； 通過調整數據點對的所述可變數量來迭代所述訪問和計算，其中， 基于在先前迭代期間所述機器學習模型是否被重新訓練來調整數據點對的所述可變數量，在連續的迭代之間數據點對的所述可變數量由通過應用因子值計算的增量值調整； 所述因子值隨著迭代次數相對于部署時間增加而改變，并且所述增量值隨著迭代的改變至少部分基于當迭代次數增加時所述因子值的改變；以及 當所計算的精度在給定迭代期間不滿足精度標準時，觸發針對所述機器學習模型的訓練； 其中，當在第一迭代之前的迭代期間觸發了訓練時，增加用于所述第一迭代的數據點對的可變數量，并且當在所述第一迭代之前的迭代期間未觸發訓練時，減少數據點對的可變數量；以及 在執行多次迭代以使得基于所述迭代確定配置數量的數據點對之后，終止所述訪問和使用所述可變數量的數據點對進行的計算，其中， 在所述因子值達到標準值之后發生所述終止，并且 在所述迭代之后，使用所述配置數量的數據點對來計算所述機器學習模型的預測精度，并且使用所述預測精度來觸發所述機器學習模型的訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人甲骨文國際公司，其通訊地址為：美國加利福尼亞；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。