WEKO3
アイテム
高次元データ多クラス識別問題におけるGBDTライブラリの実装と改善
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/207610
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20761053551ca3-b5f1-4085-9561-ebd9633ff181
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DPSWS2020008.pdf (1.3 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2020-11-04 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 高次元データ多クラス識別問題におけるGBDTライブラリの実装と改善 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | GBDT, 機械学習, 次元削減, 正則化 | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| NTT ソフトウェアイノベーションセンタ | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| NTT ソフトウェアイノベーションセンタ | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| NTT ソフトウェアイノベーションセンタ | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| NTT ソフトウェアイノベーションセンタ | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| NTT Software Innovation Center | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| NTT Software Innovation Center | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| NTT Software Innovation Center | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| NTT Software Innovation Center | ||||||||||||||
| 著者名 |
藤野, 知之
× 藤野, 知之
× 千々和, 大輝
× 税所, 修
× 柏木, 啓一郎
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 機械学習技術の普及により，高度な学習処理を伴うデータの分類や回帰分析が様々な産業・サービスにおいて用いられている．機械学習の学習処理は計算量が大きい傾向にあり，クラウドコンピューティングを用い潤沢な計算資源の元実施されるのが一般的である．また，機械学習を用いたシステムを開発する際は入出力データやハイパーパラメータなどの試行錯誤が必要になり，繰り返し学習処理を行うことが多い．そのため，機械学習システムの開発コストの削減のため，学習処理自体の計算量を削減，効率化することが望ましい．本研究では勾配ブースティング法に着目し，高次元の入力データを分類する問題において学習処理の効率化手法を検討，実装し評価を行う． | |||||||||||||
| 書誌情報 |
第28回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集 p. 50-57, 発行日 2020-11-04 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
