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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-07-15 09:10 ［依頼講演］無線ネットワークでの連合機械学習に向けて ○西尾理志（東工大）  RCC2022-31 NS2022-49 RCS2022-92 SR2022-34 SeMI2022-36 |
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| 抄録 | （和） | 連合機械学習（Federated Learning）は分散的な機械学習手法である。連合機械学習の最大の特徴は、スマートフォンやIoT機器に保存されたデータをサーバ等に集約したり他の端末と共有したりすることなく各端末に保持したまま、そのデータを活用した機械学習モデルの訓練が可能な点にある。この特徴により、プライバシ情報や機密情報を含むデータについてもより小さいリスクで活用可能となる。しかし、無線ネットワークで接続された端末を用いて連合機械学習するにあたっては、大量の通信トラヒック、データ漏洩、端末選択など様々な課題があり、人工知能分野のみならず通信分野においても多くの検討がなされている。本講演では、連合機械学習を概説し、その技術的課題と最新の研究動向について紹介する。 |
| （英） | Federated Learning is a distributed machine learning method. The most important feature of federated learning is that it can train machine learning models using data stored in smartphones and IoT devices without collecting the data on servers or sharing it with other terminals while keeping the data on each terminal. This feature makes it possible to utilize data containing privacy and confidential information with less risk. However, there are various issues involved in federated machine learning using terminals connected via wireless networks, such as large amounts of communication traffic, privacy leakage, and client selection, and many studies have been conducted not only in the field of artificial intelligence but also in the field of wireless communications. This presentation will give an overview of federative machine learning and introduce its technical challenges and the recent research trends. | |
| キーワード | （和） | 連合機械学習 / 機械学習 / 連合学習 / 無線ネットワーク / / / / |
| （英） | Federated Learning / Machine Learning / Wireless Networks / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 106, RCS2022-92, pp. 125-125, 2022年7月. | |
| 資料番号 | RCS2022-92 | |
| 発行日 | 2022-07-06 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) | |
| 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 | RCC2022-31 NS2022-49 RCS2022-92 SR2022-34 SeMI2022-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS SR RCS SeMI RCC |
| 開催期間 | 2022-07-13 - 2022-07-15 |
| 開催地（和） | 金沢歌劇座 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | The Kanazawa Theatre + Online |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2022-07-NS-SR-RCS-SeMI-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 無線ネットワークでの連合機械学習に向けて |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Toward Federated Learning in Wireless Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 連合機械学習 / Federated Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 連合学習 / Wireless Networks |
| キーワード(4)（和/英） | 無線ネットワーク / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 西尾 理志 / Takayuki Nishio / ニシオ タカユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： TokyoTech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-07-15 09:10:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCC2022-31, NS2022-49, RCS2022-92, SR2022-34, SeMI2022-36 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.104(RCC), no.105(NS), no.106(RCS), no.107(SR), no.108(SeMI) |
| ページ範囲 | p.63(RCC), p.118(NS), p.125(RCS), p.71(SR), p.80(SeMI) |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2022-07-06 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) |
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