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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于创建自动创建机器学习系统的系统的方法和设备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：CN113989801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202110777133.X，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权用于创建自动创建机器学习系统的系统的方法和设备是由M·林道尔;A·泽拉;D·斯托尔;F·费雷拉;F·哈特;T·尼尔霍夫设计研发完成，并于2021-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于创建自动创建机器学习系统的系统的方法和设备在说明书摘要公布了：用于创建系统的计算机实现的方法，所述系统适合于为基于计算机的视觉自动创建机器学习系统，所述方法包括以下步骤：提供预给定的超参数。借助于BOHB贝叶斯优化BO和超频带HB的缩写为多个不同训练数据集确定所述超参数的最优参数化。借助于标准化度量评估对所述多个不同训练数据集的所有训练数据集的所有最优参数化。创建矩阵，其中所述矩阵具有针对每个参数化和每个训练数据集的经过评估的标准化度量。确定每个训练数据集的元特征英语：meta‑features。优化决策树，所述决策树根据所述元特征和所述矩阵使得所述决策树输出借助于BOHB确定的最优参数化中的哪个是适合于给定元特征的参数化。

本发明授权用于创建自动创建机器学习系统的系统的方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种用于创建系统的计算机实现的方法，所述系统适合于为基于计算机的视觉自动创建机器学习系统，所述方法包括以下步骤： 提供预给定的超参数，其中所述超参数包括表征使用哪种优化方法的至少一个第一参数以及表征所述机器学习系统是哪种类型的第二参数； 借助于贝叶斯优化和超频带BOHB11为用于基于计算机的视觉的多个不同训练数据集10的每个训练数据集确定所述超参数的最优参数化； 借助于标准化度量评估针对所述多个不同训练数据集的所有训练数据集的所有最优参数化； 创建矩阵13，其中所述矩阵13具有针对每个参数化和每个训练数据集的经过评估的标准化度量； 确定每个训练数据集的元特征14，其中所述元特征14表征所述训练数据集的至少一个以下特性：图像分辨率、类别数量、训练数据点测试数据点的数量以及视频帧的数量； 初始化包括决策树的系统；以及 根据所述元特征10和所述矩阵13优化所述决策树，使得所述决策树输出借助于BOHB确定的最优参数化中的哪个是适合于给定元特征的参数化16。

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罗伯特·博世有限公司，其通讯地址为：德国斯图加特；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”。

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