谷歌有限責任公司克里斯托弗·法勒獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉谷歌有限責任公司申請的專利使用機器學習模型來抑制偏差數據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：CN112639842B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08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：201980057266.0，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權使用機器學習模型來抑制偏差數據是由克里斯托弗·法勒;史蒂文·羅斯設計研發完成，并于2019-08-26向國家知識產權局提交的專利申請。
本使用機器學習模型來抑制偏差數據在說明書摘要公布了：一種用于使用機器學習模型300抑制偏差數據的方法500包括：接收包括已知的無偏差數據群體的聚類訓練數據集130，以及訓練聚類模型211以基于已知的無偏差數據群體的數據特性對接收到的聚類訓練數據集分段成聚類212。聚類訓練數據集的每個聚類包括聚類權重214。該方法還包括：接收用于機器學習模型的訓練數據集302；以及基于聚類模型生成與用于機器學習模型的訓練數據集相對應的訓練數據集權重218。該方法還包括調整訓練數據集權重中的每個訓練數據集權重以與相應聚類權重匹配，和將調整的訓練數據集作為無偏差訓練數據集提供給機器學習模型206。
本發明授權使用機器學習模型來抑制偏差數據在權利要求書中公布了：1.一種用于抑制偏差數據的方法，包括： 在數據處理硬件處接收聚類訓練數據集，所述聚類訓練數據集包括已知的無偏差數據群體； 由所述數據處理硬件訓練聚類模型，以基于所述已知的無偏差數據群體的數據特性將所接收的聚類訓練數據集分段成聚類，所述數據特性包括這樣的人類特性或屬性：所述人類特性或屬性當在目標群體的數據樣本中過表示或欠表示時，導致來自所述目標群體的采樣的偏差預測的增加可能性，所述聚類訓練數據集的每個聚類包括聚類權重； 在所述數據處理硬件處接收用于機器學習模型的訓練數據集； 由所述數據處理硬件基于所述聚類模型生成與用于所述機器學習模型的所述訓練數據集相對應的訓練數據集權重； 由所述數據處理硬件調整所述訓練數據集權重中的每個訓練數據集權重，以與相應的聚類權重匹配并且形成調整的訓練數據集；以及 由所述數據處理硬件將所述調整的訓練數據集作為無偏差訓練數據集提供給所述機器學習模型。
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谷歌有限責任公司，其通訊地址為：美國加利福尼亞州；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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