WEKO3
アイテム
機械学習に基づくジョブスケジューリングのためのGANによるデータ拡張
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218953
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2189530a9d356a-e06f-4e19-b29d-84f52b481751
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-HPC22185015.pdf (1.7 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-07-20 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 機械学習に基づくジョブスケジューリングのためのGANによるデータ拡張 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 機械学習 | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東北大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東北大学大学院情報科学研究科／東北大学サイバーサイエンスセンター | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東北大学サイバーサイエンスセンター | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東北大学大学院情報科学研究科／東北大学サイバーサイエンスセンター | ||||||||||||||
| 著者名 |
石井, 翔
× 石井, 翔
× 高橋, 慧智
× 下村, 陽一
× 滝沢, 寛之
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 近年，より効率的なジョブスケジューリングを実現するために将来の要求資源量を機械学習によって予測する研究が行われている．しかし，機械学習による要求資源予測で高い精度を達成するためには大量の訓練データが必要となる．そこで，本研究では表生成モデルである TabularGAN を用いてジョブデータを拡張し，訓練データ数を増加させる手法を提案する．提案手法により実データと比較してデータ数を増加させた拡張データを用いて，要求資源量を予測する LSTM モデルを訓練した結果，実データに比べて予測精度が向上することが示された． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN10463942 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC） 巻 2022-HPC-185, 号 15, p. 1-8, 発行日 2022-07-20 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8841 | |||||||||||||
| Notice | ||||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
