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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
Description
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.
Journal
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- 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
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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 72-77, 2021-10-18
情報処理学会
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Details 詳細情報について
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- CRID
- 1050574047104638208
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- NII Article ID
- 170000185717
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- Text Lang
- ja
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- Article Type
- conference paper
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- Data Source
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- IRDB
- CiNii Articles