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申请/专利权人：甲骨文国际公司
摘要：公开了用于识别确定性机器学习模型的操作结果的根本原因的技术。系统将确定性机器学习模型应用于一组数据以生成操作结果，诸如系统中“故障”或“无故障”的预测。该组数据包括来自诸如传感器之类的多个不同数据源的信号。系统将基于确定性机器学习模型生成的溯因模型应用于操作结果。溯因模型识别与操作结果的根本原因相关联的数据源的特定集合。系统基于识别的根本原因为操作结果生成人类可理解的解释。
主权项：1.一种包括指令的非暂态的计算机可读介质，所述指令在由一个或多个硬件处理器执行时，使得执行包括以下的操作：使用包括与一组数据源相关联的数据信号的训练数据集，训练确定性机器学习模型以识别数据信号的异常状态；使用确定性机器学习模型，分析包括与所述一组数据源相关联的多个目标数据信号的目标数据集以生成多个操作结果；基于所述多个操作结果，接收识别与所述一组数据源相关联的特定操作结果的根本原因的根本原因请求；生成溯因模型，以识别所述一组数据源当中的多个数据源子集与由确定性机器学习模型生成的所述多个操作结果当中的各个操作结果之间的相关性；以及将溯因模型应用于所述特定操作结果，以从所述多个数据源子集当中识别对确定性机器学习模型生成所述特定操作结果具有最大影响的特定数据源子集。
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百度查询： 甲骨文国际公司 确定性机器学习模型的根本原因分析
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