IP-Coster | WO2023006705 | COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD FOR PROVIDING EXPLANATIONS CONCERNING A GLOBAL BEHAVIOUR OF A MACHINE LEARNING MODEL

Country	Stages	Total
China	Filing	1154
EPO	Filing, Examination	5006
Japan	Filing	595
South Korea	Filing	574
USA	Filing, Examination	2710

Abstract[English] Computer-implemented method for providing information concerning a global behaviour of a machine learning model (f) trained with measured sensor data representing technical parameters of a technical system (20) and used to evaluate the technical system, comprising - receiving (Ml) the machine learning model (f) and measured sensor data (x) of the technical system (20) - generating (M2) a number (N) of synthetic sensor data (z) by a synthetic data generator (36), - predicting (M3) labels (L) for the synthetic sensor data (z) and the measured sensor data (x) by the result of the machine learning model (f) when processing the synthetic sensor data (z) and the measured sensor data (x) as input data, - training (M4) a surrogate model based on the synthetic sensor data (z) and measured sensor data (x) and the predicted labels, wherein the surrogate model (g) is intrinsically interpretable and provides an explanation of the global behaviour of the machine learning model (f), - calculating (M5) an agreement accuracy (ACC) indicating the similarity of a result of the surrogate model (g) compared to a result of the machine learning model (f) both processing the same synthetic sensor data (z) and the same measured sensor data (x), - outputting (M6) to a user interface (33) the trained surrogate model (g) and the agreement accuracy (ACC).[French] L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour fournir des informations concernant un comportement global d'un modèle d'apprentissage machine (f) entrainé avec des données de capteur mesurées représentant des paramètres techniques d'un système technique (20) et utilisé pour évaluer le système technique, consistant à - recevoir (Ml) le modèle d'apprentissage machine (f) et des données de capteur mesurées (x) du système technique (20) - générer (M2) un nombre (N) de données de capteur synthétique (z) par un générateur de données synthétiques (36), - prédire (M3) des marqueurs (L) pour les données de capteur synthétique (z) et les données de capteur mesurées (x) par le résultat du modèle d'apprentissage machine (f) lors du traitement des données de capteur synthétique (z) et des données de capteur mesurées (x) en tant que données d'entrée, - entraîner (M4) un modèle de substitution sur la base des données de capteur synthétique (z) et des données de capteur mesurées (x) et des marqueurs prédits, le modèle de substitution (g) étant intrinsèquement interprétable et fournissant une explication du comportement global du modèle d'apprentissage machine (f), - calculer (M5) une précision d'accord (ACC) indiquant la similarité d'un résultat du modèle de substitution (g) par rapport à un résultat du modèle d'apprentissage machine (f) traitant à la fois les mêmes données de capteur synthétique (z) et les mêmes données de capteur mesurées (x), - délivrer (M6) à une interface utilisateur (33) le modèle de substitution entraîné (g) et la précision de l'accord (ACC).

Total Number of Claims/PCT	*
Number of Independent Claims	*
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Number of Pages with Drawings	*
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International Searching Authority	EPO *
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Small Entity	*
Non-Commercial Organization	*
Small Entity, USA	*
Micro Entity, USA	*
Entry into National Phase under	Chapter I *
Translation

WO2023006705 - COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD FOR PROVIDING EXPLANATIONS CONCERNING A GLOBAL BEHAVIOUR OF A MACHINE LEARNING MODEL

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