JP7416111B2 - データ処理のための方法、装置及びプログラム - Google Patents
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Claims (8)
- 複数の環境における複数のトレーニングデータセットを取得することであって、各トレーニングデータセットは、対応する環境におけるユーザの特徴セットの観測データを含み、前記特徴セットは、対象特徴と、前記対象特徴に関連する複数の特徴とを含むことと、
前記複数のトレーニングデータセットに基づいて、異なる環境における因果関係の不変性に依拠して、前記複数の特徴の中から、前記対象特徴に影響を与えるとともに因果関係の不変性を有する少なくとも1つの特徴を決定することと、
前記複数のトレーニングデータセットのうち少なくとも1つのトレーニングデータセットを用いて、少なくとも1つの前記特徴について予測モデルに学習させることと、
を備え、
前記予測モデルは、対象環境における対象ユーザの前記少なくとも1つの特徴の観測データに基づいて、前記対象ユーザの前記対象特徴についての予測結果を生成するために用いられる、
データ処理のためのコンピュータが行う方法。 - 前記複数のトレーニングデータセットを取得することは、
前記複数の環境のユーザからの前記特徴セットの観測データを収集することと、
収集された観測データを、異なる環境を識別する環境パラメータに基づいてグループ分けすることで、前記複数の環境に対応する前記複数のトレーニングデータセットを得ることと、
を備える、
請求項1に記載の方法。 - 少なくとも1つの前記特徴を決定することは、
因果転移学習技術を用いて、前記複数の特徴の中から前記少なくとも1つの特徴を決定することを備える、
請求項1に記載の方法。 - 少なくとも1つの前記特徴を決定することは、
不変因果予測技術を用いて、前記複数の特徴の中から前記少なくとも1つの特徴を決定することを備える、
請求項1に記載の方法。 - 前記予測モデルに学習させることは、
少なくとも1つの前記トレーニングデータセットの中からトレーニングサンプルセットを取得することであって、各トレーニングサンプルは、対応するユーザの前記少なくとも1つの特徴の観測データと、前記対象特徴の観測データとを含むことと、
機械学習アルゴリズムを用いて、前記トレーニングサンプルセットに基づいて前記予測モデルに学習させることと、
を備える、
請求項1に記載の方法。 - 前記トレーニングサンプルセットに基づいて前記予測モデルに学習させることは、
前記トレーニングサンプルセット内の各トレーニングサンプルに対しデータ変換を行う変換方式を決定することと、
前記変換方式に基づいて、変換されたトレーニングサンプルセットを得ることと、
前記変換されたトレーニングサンプルセットに基づいて前記予測モデルに学習させることと、
を備える、
請求項5に記載の方法。 - 少なくとも1つのプロセッサユニットと、
少なくとも1つの前記プロセッサユニットに結合され、少なくとも1つの前記プロセッサユニットによって実行されるための命令を格納する少なくとも1つのメモリと、
を備え、
前記命令が少なくとも1つの前記プロセッサユニットによって実行された場合、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法を実行する、
データ処理のための装置。 - マシン可読命令が記憶されており、
前記マシン可読命令は、デバイスにより実行された場合、前記デバイスに、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法を実行させる、
プログラム。
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