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アイテム
大規模データ分散処理基盤におけるパラメータ制御の一検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/193576
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1935764c6bc1ae-ddc2-4b3a-af39-84ac0260edd6
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2018149.pdf (1.7 MB)
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Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2018-06-27 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 大規模データ分散処理基盤におけるパラメータ制御の一検討 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 分散処理 | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| お茶の水女子大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 国立情報学研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 産業技術総合研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| お茶の水女子大学 | ||||||||||||||
| 著者名 |
加藤, 香澄
× 加藤, 香澄
× 竹房, あつ子
× 中田, 秀基
× 小口, 正人
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 近年カメラやセンサ等の発達やクラウドコンピューティングの普及により，一般家庭でのライフログの取得とそのデータの蓄積が可能になった．これらの技術は，遠隔地から家庭にいるお年寄りや子供，ペットを見守ることができる安全サービスや，防犯対策・セキュリティといった用途に応用されている．しかし，サーバやストレージを一般家庭に設置して取得・蓄積した動画像データの解析をするのは困難であるため，センサから取得した動画像データはクラウドに送信して解析する必要がある．ここで，動画像はデータサイズが大きいため，クラウドでの機械学習処理による動画像データ解析に要する計算量は大きくなる．また，クラウドには非常に多くの家庭からデータが送信されることが想定されるため，クラウドでの並列機械学習処理が必要不可欠である．我々は，大規模データ分散処理プラットフォーム Apache Spark (以降，Spark と呼ぶ) を用いて，ディープラーニングフレームワーク Chainer による機械学習処理を並列化させ，そのパラメータを調整することで動画像データ解析処理の効率化を検討してきた．本稿では，Spark を用いた Chainer の並列処理と，分散処理フレームワーク Ray を用いた Chainer の並列処理について比較しつつ，処理の効率化について検討する． | |||||||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2018論文集 巻 2018, p. 987-991, 発行日 2018-06-27 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
