Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bereitstellen eines prädizierten, aktuellen Fahrziels an einen Nutzer eines Fahrzeugs, das Verfahren umfassend: Empfangen einer ersten Menge von Fahrzielen des Nutzers des Fahrzeugs für einen ersten Zeitraum; Empfangen eines ersten Datensatzes von Hyperparametern eines maschinellen Lernverfahrens; Trainieren des maschinellen Lernverfahrens mit den bestimmten Hyperparametern des maschinellen Lernverfahrens unter Verwendung der ersten Menge von Fahrzielen als Trainingsdaten; Empfangen einer zweiten Menge von Fahrzielen des Nutzers des Fahrzeugs für einen zweiten Zeitraum; Prädizieren von Fahrzielen und Wahrscheinlichkeiten der Fahrziele aus der zweiten Menge von Fahrzielen als Validierungsdaten mit dem trainierten maschinellen Lernverfahren mit dem ersten Datensatz von Hyperparametern; Evaluieren der prädizierten Fahrziele und der Wahrscheinlichkeiten der prädizierten Fahrziele aus der zweiten Menge von Fahrzielen mit einer Kostenfunktion, wobei die Kostenfunktion eine Anzeigehäufigkeit und eine Präzision der prädizierten Fahrziele evaluiert; Bestimmen eines zweiten Datensatzes von Hyperparametern des maschinellen Lernverfahrens; Trainieren des maschinellen Lernverfahrens mit dem zweiten Datensatz von Hyperparametern des maschinellen Lernverfahrens unter Verwendung der ersten Menge von Fahrzielen als Trainingsdaten; Prädizieren der Fahrziele und der Wahrscheinlichkeiten der Fahrziele aus der zweiten Menge von Fahrzielen als Validierungsdaten mit dem trainierten maschinellen Lernverfahren mit dem zweiten Datensatz von Hyperparametern; Evaluieren der prädizierten Fahrziele und der Wahrscheinlichkeiten der prädizierten Fahrziele aus der zweiten Menge von Fahrzielen mit der Kostenfunktion; Falls die Kostenfunktion anzeigt, dass die Anzeigehäufigkeit bei gleichbleibender Präzision mit dem maschinellen Lernverfahren mit dem zweiten Datensatz von Hyperparametern steigt: Prädizieren eines aktuellen Fahrziels und einer Wahrscheinlichkeit des aktuellen Fahrziels mit dem trainierten, maschinellen Lernverfahren mit dem zweiten Datensatz von Hyperparametern; und Bereitstellen des prädizierten, aktuellen Fahrziels an den Nutzer, falls die Wahrscheinlichkeit des prädizierten, aktuellen Fahrziels einen vorgegeben Schwellwert überschreitet.

    A method for providing a predicted current destination to a user of a vehicle includes receiving a first quantity of destinations of the user for a first period of time, and receiving a first data set of hyperparameters of a machine learning method. The method further includes training the machine learning method with the received hyperparameters using the first quantity of destinations as training data, receiving a second quantity of destinations of the user for a second period of time, predicting destinations and probabilities of the destinations, evaluating the predicted destinations and the probabilities of the predicted destinations from the second quantity of destinations with a cost function. When the cost function indicates that a display frequency increases, the method includes predicting a current destination and a probability of the current destination with the trained machine learning method having the second data set of hyperparameters, and providing the predicted current destination to the user when the probability of the predicted current destination exceeds a predefined threshold value.


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    Titel :

    Verfahren zum Bereitstellen eines prädizierten, aktuellen Fahrziels an einen Nutzer eines Fahrzeugs, computerlesbares Medium, System, Fahrzeug, und mobiles Endgerät


    Beteiligte:
    HOLDER STEFAN (Autor:in) / KOTZOR DANIEL (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    05.01.2023


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch


    Klassifikation :

    IPC:    G01C Messen von Entfernungen, Höhen, Neigungen oder Richtungen , MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS / G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS