[发明专利]用于分布式机器学习的方法、移动计算设备和云服务器有效
| 申请号： | 201680076467.1 | 申请日： | 2016-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN108475252B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | A·保尔;G·什雅 | 申请（专利权）人： | 英特尔公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06V10/40;G06F15/16 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 黄嵩泉;张欣 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 用于分布式机器学习的技术包括移动计算设备，该移动计算设备用于标识包括用于机器学习的多个数据集元素的输入数据集，以及选择数据集元素的子集。移动计算设备将该子集传送到云服务器用于机器学习，以及响应于将该子集传送到云服务器，从该云服务器接收用于本地数据分类的所学习的参数的集合。所学习的参数基于由云服务器从数据集元素的子集提取的特征的扩展。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 分布式 机器 学习 方法 移动 计算 设备 服务器 | ||
【主权项】：
1.一种用于分布式机器学习的移动计算设备，所述移动计算设备包括：数据管理模块，用于：(i)标识输入数据集，所述输入数据集包括用于机器学习的多个数据集元素；以及(ii)选择所述数据集元素的子集；以及通信模块，所述通信模块(i)将所述子集传送到云服务器用于机器学习；以及(ii)响应于到所述云服务器的所述子集的传送，从所述云服务器接收用于本地数据分类的所学习的参数的集合，其中，所学习的参数基于由所述云服务器从所述数据集元素的所述子集提取的特征的扩展。
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