大規模データ分散処理プラットフォームApache Sparkを用いた分散並列機械学習の検討

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近年、お年寄りや子供を見守るサービスや防犯カメラなどによるライフログの利用が普及し、多様に活用されるようになってきているが、動画像解析に要する通信量や計算量、プライバシーに関する問題が介在している。また、近年ディープラーニングの技術が非常に発達してきており、画像認識や音声認識を始めとする様々な分野に応用されている。しかし正確な認識処理を行うためには大量のデータ処理が必要となるため、処理の並列化が求められる。そこで本研究では、ディープラーニングフレームワークであるChainerを、クラスタコンピューティングプラットフォームであるApacheSpark上で動作させることによる、分散並列機械学習処理を検討する。

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