SYSTEM AND METHOD OF TRAINING MACHINE LEARNING MODEL

• Main Authors: KAMALI JALIL, RIBERA PRAT JAVIERT
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 22.03.2021
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

According to one embodiment of the present invention, a method for training a machine learning model comprises the steps of: receiving a training data set; calculating the label density of the training data set; calculating a weighting function including a term inversely proportional to the label density; generating a weighted loss function by weighting a loss function according to the weighting function; calculating a trained continuous machine learning model by training a continuous machine learning model according to the training data set and the weighted loss function; and outputting the trained continuous machine learning model. 본 발명의 한 실시예에 따른 기계 학습 모델 훈련 방법은, 컴퓨터 시스템에 의하여, 불균형 데이터를 포함하는 훈련 데이터 집합을 수신하는 단계, 상기 컴퓨터 시스템에 의하여, 상기 훈련 데이터 집합의 레이블 밀도 JPEGpat00151.jpg910 를 계산하는 단계, 상기 컴퓨터 시스템에 의하여, 상기 레이블 밀도에 반비례하는 항을 포함하는 가중 함수 JPEGpat00152.jpg910 를 계산하는 단계, 상기 컴퓨터 시스템에 의하여, 상기 가중 함수에 따라 손실 함수 JPEGpat00153.jpg913 를 가중하여 가중 손실 함수 JPEGpat00154.jpg916 를 생성하는 단계, 상기 컴퓨터 시스템에 의하여, 상기 훈련 데이터 집합 및 상기 가중 손실 함수 JPEGpat00155.jpg916 에 따라 연속 기계 학습 모델을 훈련하여 훈련된 연속 기계 학습 모델을 계산하는 단계, 그리고 상기 컴퓨터 시스템에 의하여, 상기 훈련된 연속 기계 학습 모델을 출력하는 단계를 포함한다.