@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233255,
 author = {田中, 哲士 and 須藤, 弘貴 and 岸, 寿春 and 森田, 哲之 and Satoshi, Tanaka and Hiroki, Sudo and Toshiharu, Kishi and Tetsushi, Morita},
 issue = {41},
 month = {Mar},
 note = {秘密計算の発展に伴い，秘密計算上で AI モデルを学習することが現実的となっている．実用的な AI モデル学習にには，適切なハイパーパラメータのチューニングが必要となるが，秘密計算は性質上，データを見ないため，平文で行う場合よりも分析者への負担が大きい．そこで，機械学習のモデル選定やハイパーパラメータのチューニング，AI モデルの学習を自動的に行う AutoML 技術に着目し，秘密計算 AI の自動的なチューニングの実現を目指す．本稿では，秘密計算 AI ライブラリ MEVAL AI を AutoML のライブラリ／プログラムから秘密計算 AI が呼び出せるようインタフェースの改修し，AutoML 上でチューニングを実施した結果と課題について述べる．, With the development of secure computation, it has become practical to train AI models on secure computation. However, on secure computation, data scientists cannot get the training data, hence hyperparmeter optimization is more expensive than without secure computation. Therefore, we focus on AutoML technology, which automatically performs model selection, hyperparameter tuning, and AI model training for machine learning, and aim to realize automatic tuning AI on secure computation. In this paper, we modified the interface of the secure computation AI library ”MEVAL AI” so that it can be called from AutoML libraries/programs. Then, we show the results of tuning the modified seure computation AI on AutoML methods.},
 title = {AutoML技術を用いた秘密計算AIの自動チューニング方式の検討},
 year = {2024}
}