| 摘要 |
多くの可能なオプション間で選択するため、例えば、ランダム判断ツリー訓練のための効率的な訓練プロセスの一部として、多くのファミリーのモデルからデーターを最良に記述するものを選択するため、多くの特徴から項目を最良に分類するものを選択するため等に、機械学のためのリソース割り当てについて説明する。種々の実施形態において、不確実なオプションについての情報のサンプルが、オプションを採点するために使用される。種々の例において、点数に対して信頼区間が計算され、オプションの内１つ以上を選択するために使用される。例では、オプションの点数は、有界差統計とすることができ、点数の計算から任意のサンプルが省略されても、殆ど変化しない。一例では、深度画像からの人間体姿勢検出に限定されない用途のために、精度を保持しつつ、ランダム判断ツリーの訓練が一層効率的に行われる。【選択図】図１ |
