高次元データ多クラス識別問題におけるGBDTライブラリの実装と改善

IPSJ

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機械学習技術の普及により，高度な学習処理を伴うデータの分類や回帰分析が様々な産業・サービスにおいて用いられている．機械学習の学習処理は計算量が大きい傾向にあり，クラウドコンピューティングを用い潤沢な計算資源の元実施されるのが一般的である．また，機械学習を用いたシステムを開発する際は入出力データやハイパーパラメータなどの試行錯誤が必要になり，繰り返し学習処理を行うことが多い．そのため，機械学習システムの開発コストの削減のため，学習処理自体の計算量を削減，効率化することが望ましい．本研究では勾配ブースティング法に着目し，高次元の入力データを分類する問題において学習処理の効率化手法を検討，実装し評価を行う．

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