用于时间序列预测的自动的机器学习
实质审查的生效
摘要
提供了一种端到端流水线(例如，可以在TensorFlow中实现)，其利用专门的搜索空间来生成提供改进的时间序列预测的定制模型。
基本信息
专利标题 ：
用于时间序列预测的自动的机器学习
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114417960A
申请号 ：
CN202111479316.X
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2021-12-06
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
梁辰黄达卢一峰
申请人 ：
谷歌有限责任公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州
代理机构 ：
北京市柳沈律师事务所
代理人 ：
金玉洁
优先权 ：
CN202111479316.X
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20211206
申请日 : 20211206
2022-04-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
