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講演抄録/キーワード
講演名 2021-10-08 09:15
リッチクライアントを用いたプライバシ保護に優れた分散機械学習の検討
高野紗輝お茶の水女子大)・中尾彰宏東大)・山口実靖工学院大)・小口正人お茶の水女子大NS2021-76
抄録 (和) 近年,低遅延やネットワークの負荷分散が可能といった利点を持つエッジコンピューティングに注目が集まっている.しかし,従来のデータをエッジサーバへ転送して学習する方法では機密性が高くデバイスの外へ情報を持ち出したくない個人データを学習に用いることができない.本研究では高性能なCPUやGPUを搭載したデバイスが登場したことから,エッジサーバと連携しつつデバイス上でも機械学習を動かすリッチクライアントに適した分散機械学習モデルの検討を行う.本稿では,エッジサーバ上で学習した結果をエッジデバイスで引き継ぐ学習モデルを提案しJetson Nano を用いた実験を行って,エッジデバイス上での学習の際に個人情報の他に一般的なデータを一部提供するだけで高い精度での学習が可能となることを確認した. 
(英) In recent years, edge computing has attracted much attention because of its advantages such as low latency and the ability to distribute the load on the network. However, the conventional method of transferring data to the edge server for training cannot be used for training personal data, which is highly sensitive and should not be taken out from the device. In this study, we consider a distributed machine learning model suitable for rich clients that work with the edge server and also run machine learning on the device. In this paper, we propose a training model that continues to learn on the edge device from the results trained on the edge server, and conduct experiments using the Jetson Nano. We have confirmed that high accuracy can be achieved by providing some general data in addition to personal data for training on the edge device.
キーワード (和) エッジコンピューティング / 分散機械学習 / 連合学習 / 機械学習 / IoTデバイス / / /  
(英) Edge Computing / Distributed Machine Learning / Federated learning / Machine Learning / Internet of Things / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 185, NS2021-76, pp. 45-50, 2021年10月.
資料番号 NS2021-76 
発行日 2021-09-29 (NS) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NS2021-76

研究会情報
研究会 NS  
開催期間 2021-10-06 - 2021-10-08 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) ネットワークアーキテクチャ(オーバレイ、P2P、ユビキタスNW、スケールフリーNW、アクティブNW、NGN・新世代NW、IoT、エッジコンピューティング)、次世代パケットトランスポート(高速Ethernet、IP over WDM、マルチサービスパケット技術、MPLS)、グリッド、一般 
テーマ(英) Network architecture (Overlay, P2P, Ubiquitous network, Scale-free network, Active network, NGN/NwGN, IoT, Edge computing, Next generation packet transport (High speed Ethernet, IP over WDM, Multi-service package technology, MPLS), Grid, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2021-10-NS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) リッチクライアントを用いたプライバシ保護に優れた分散機械学習の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A study of privacy-preserving distributed machine learning using Rich Clients 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) エッジコンピューティング / Edge Computing  
キーワード(2)(和/英) 分散機械学習 / Distributed Machine Learning  
キーワード(3)(和/英) 連合学習 / Federated learning  
キーワード(4)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(5)(和/英) IoTデバイス / Internet of Things  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 高野 紗輝 / Saki Takano / タカノ サキ
第1著者 所属(和/英) お茶の水女子大学 (略称: お茶の水女子大)
Ochanomizu University (略称: Ochanomizu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中尾 彰宏 / Akihiro Nakao / ナカオ アキヒロ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: The Univ. of Tokyo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 山口 実靖 / Saneyasu Yamaguchi / ヤマグチ サネヤス
第3著者 所属(和/英) 工学院大学 (略称: 工学院大)
Kogakuin University (略称: Kogakuin Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小口 正人 / Masato Oguchi / オグチ マサト
第4著者 所属(和/英) お茶の水女子大学 (略称: お茶の水女子大)
Ochanomizu University (略称: Ochanomizu Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-10-08 09:15:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NS 
資料番号 NS2021-76 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.185 
ページ範囲 pp.45-50 
ページ数
発行日 2021-09-29 (NS) 


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