WEKO3
アイテム
データセット細分化を用いた時系列データ回帰モデル化手法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210894
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210894ef27e644-aa8a-415a-9102-a8c38e086d6d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-DICOMO2020181.pdf (1.6 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 | 2020-06-17 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | データセット細分化を用いた時系列データ回帰モデル化手法の検討 | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||
| 主題 | クラウドコンピューティング | |||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||
| 株式会社富士通研究所 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 株式会社富士通研究所 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 株式会社富士通研究所 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| お茶の水女子大学 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
高橋, 佑里子
× 高橋, 佑里子
× 鈴木, 成人
× 山本, 拓司
× 福田, 裕幸
× 小口, 正人
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 近年のクラウドサービスにおいて，サーバを仮想化することで使用率を向上させ，サーバ数を削減する取り組みが行われている．この取り組みでは，サーバが自身の CPU 資源を超えた CPU を割り当てられるオーバーコミット状態に陥ることで，仮想サーバの性能が低下する可能性があるため，制御対象のすべての仮想サーバの CPU 使用率を予測し制御を行う必要がある．本研究では，仮想サーバの CPU 使用率の汎用的な深層学習予測モデルの生成に向けて，時系列データの回帰モデル化手法についての検討を行う．方法を模索した結果，時系列データを学習に必要な長さごとに抽出を行い，細分化した後のデータをランダムに使用することで，再学習時に使用するデータ数の削減が可能であることを確認した． | |||||||||||||||
| 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2200論文集 巻 2020, p. 1251-1256, 発行日 2020-06-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
