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龙图腾网获悉甲骨文国际公司申请的专利用于机器学习模型的动态数据选择获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112789633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201980062988.5，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权用于机器学习模型的动态数据选择是由S·M·卡莱;U·M·德赛;V·克里希纳穆尔蒂设计研发完成，并于2019-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于机器学习模型的动态数据选择在说明书摘要公布了：实施例涉及用于机器学习模型的动态数据选择。可以访问由经训练的机器学习模型生成的多个数据预测，其中数据预测包括相应的观测数据。可以基于所访问的多个数据预测和相应的观测数据来计算机器学习模型的精度。可以使用可变数量的数据预测来迭代访问和计算，其中基于在先前迭代期间采取的动作来调整可变数量的数据预测，并且当所计算的精度在给定迭代期间不满足精度标准时，可以触发针对机器学习模型的训练。

本发明授权用于机器学习模型的动态数据选择在权利要求书中公布了：1.一种用于通过动态数据选择实现机器学习预测模型的方法，所述方法包括： 访问可变数量的数据点对，每个数据点对包括由在部署时间部署的经训练的机器学习模型生成的过去的数据预测以及相应的观测数据； 基于所述可变数量的数据点对来计算所述机器学习模型的精度； 通过调整数据点对的所述可变数量来迭代所述访问和计算，其中， 基于在先前迭代期间所述机器学习模型是否被重新训练来调整数据点对的所述可变数量，在连续的迭代之间数据点对的所述可变数量由通过应用因子值计算的增量值调整； 所述因子值随着迭代次数相对于部署时间增加而改变，并且所述增量值随着迭代的改变至少部分基于当迭代次数增加时所述因子值的改变；以及 当所计算的精度在给定迭代期间不满足精度标准时，触发针对所述机器学习模型的训练； 其中，当在第一迭代之前的迭代期间触发了训练时，增加用于所述第一迭代的数据点对的可变数量，并且当在所述第一迭代之前的迭代期间未触发训练时，减少数据点对的可变数量；以及 在执行多次迭代以使得基于所述迭代确定配置数量的数据点对之后，终止所述访问和使用所述可变数量的数据点对进行的计算，其中， 在所述因子值达到标准值之后发生所述终止，并且 在所述迭代之后，使用所述配置数量的数据点对来计算所述机器学习模型的预测精度，并且使用所述预测精度来触发所述机器学习模型的训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人甲骨文国际公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。