WEKO3
アイテム
計算資源の限られた小型センサ端末のための勾配ブースティング連合学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213363
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213363d0c45a96-4fb1-4e06-b8e5-2211bc0bb6b6
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DPSWS2021010.pdf (1.5 MB)
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Copyright (c) 2021 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 | 2021-10-18 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 計算資源の限られた小型センサ端末のための勾配ブースティング連合学習 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Internet of Things，分散学習，Gradient Boosting Decision Tree，Federated Learning | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 青山学院大学大学院理工学研究科理工学専攻 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Graduate School of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Department of Integrated Information Technology, Aoyama Gakuin University |
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| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Department of Integrated Information Technology, Aoyama Gakuin University | ||||||||||||
| 著者名 |
山下, 優衣
× 山下, 優衣
× 田谷, 昭仁
× 戸辺, 義人
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 近年，気軽に身に着けることのできるウェアラブル端末が普及している．このような端末から取得可能なデータの処理には機械学習が用いられることが多いが，より高精度な予測モデルを作るためには大量のデータが必要となる．サーバを用いてデータを収集し，それらをビッグデータとし学習することも可能であるが，サーバの利用は管理の手間やデータの一極集中が生じることと収集したデータのプライバシが保護されないことが課題となる．本稿では，これらの課題を解決するため，サーバを用いずに端末間で分散学習を行う機械学習手法を提案する．提案手法では，計算リソースの限られたウェアラブル端末を想定し，決定木の勾配ブースティングを用いる．また，プライバシを保護するために端末間ではデータではなく学習モデルを共有する． | |||||||||||
| 書誌情報 |
第29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. 72-77, 発行日 2021-10-18 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
