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

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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.

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