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申请/专利权人：索尼互动娱乐有限责任公司
摘要：提供个性化的游戏玩家体验的端到端基于云的机器学习平台。为所有转换后的数据生成数据沿袭，以用于生成特征ETL并用于训练机器学习模型。所述数据用于理解离线和在线推荐系统的性能以用于使游戏玩家体验个性化。为此，平台管道将转换后的数据的生命周期提供给自修复系统，所述自修复系统将所述生命周期与用户交互的生命周期进行比较。通过比较两个生命周期，自修复系统能够自动提供诊断，并且如果模型预测的性能已随时间发生变化，自修复系统还能够自动提供措施。
主权项：1.一种用于机器学习平台的设备，所述设备包括：至少一个处理器；以及至少一个计算机存储装置，所述至少一个计算机存储装置不是瞬时信号并且包括指令，所述指令能够由所述至少一个处理器执行以：执行有权访问历史数据、模型特征和模型元数据的决策树模型，以至少部分通过以下操作来识别计算机模拟的用户行为的变化和模型预测的变化以向用户做出个性化推荐，所述用户行为包括用户与游戏的交互行为，以及用户与用户的交互行为中的至少一者：针对用于向用户做出个性化推荐的至少第一预测模型，确定变化是否与和所述第一预测模型相关联的模型质量度量相关联；响应于确定变化与和所述第一预测模型相关联的所述模型质量度量相关联，生成致使所述决策树模型或序列模型使用特征分布统计信息来深入研究所述变化的原因的信号；响应于确定变化不与和所述第一预测模型相关联的所述模型质量度量相关联，生成起始系统健康检查的信号，所述系统健康检查用于确定是否对所述第一预测模型的机器学习管道采取补救措施，并且所述系统健康检查包括确定特征按重要性的排名是否已改变；响应于确定所述特征按重要性的排名已改变，确定关于特征分布的统计信息是否已改变；响应于确定关于特征分布的统计信息已改变，生成指示用户行为可能已改变的信号；响应于确定关于特征分布的统计信息未改变，指示健康的系统；以及响应于确定所述特征按重要性的排名未改变，指示健康的系统。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 索尼互动娱乐有限责任公司 用于转换后的数据的自修复机器学习系统
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