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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-17 14:45 分散機械学習のための位置情報に基づくグループ構築手法 ○長谷川亮太（芝浦工大）・小野翔多（東大）・山崎 託・三好 匠（芝浦工大）  ICM2022-60 |
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| 抄録 | （和） | 近年，大量のデータを元に学習し，そのデータの特徴やパターンを抽出する技術として機械学習が様々な場面で活用されている．また，その応用である分散機械学習（DML: Distributed machine leaning）では，膨大なデータを複数の計算機で分散して学習することができ，計算施設に集中する負荷を分散することができる．しかし，異なる場所に配置された複数の計算機間で分散機械学習する場合，長距離通信による通信遅延や通信インフラへの負担が課題となる． そこで，ある地域に位置する物理的に近い端末間で協調して学習するDMLが提案されている．この手法では，協調する端末群の距離が学習効率やルータの消費電力に与える影響を評価しているが，協調する端末群を決定する手法の詳細は未検討である．本稿では，周辺端末とのDMLにおいて，位置情報を用いたグループ構築手法を提案し，その実装を行う．また，仮想環境を用いた実装実験によりその動作を検証する． |
| （英） | Recently, machine learning (ML) has been utilized in various situations as a technology for learning from large amounts of data and extracting features and patterns. Distributed machine learning (DML) can distribute the calculation burden due to enormous data to multiple servers. However, long-distance communications between servers may cause a burden on network infrastructure when they are placed in far different regions. To solve this problem, DMLs that cooperatively train among neighbor devices placed in the same region have been proposed. Although they have conducted experiments and evaluated the learning efficiency and power consumption of network infrastructures, the detailed procedure of group construction has yet to be determined and implemented. This paper proposes and implements a group construction method that realizes autonomously cooperate devices. In addition, the operation will be verified through implementation experiments using a virtual environment. | |
| キーワード | （和） | 分散機械学習 / 端末協調 / 位置情報 / グループ構築 / / / / |
| （英） | Distributed machine leaning / Device cooperation / Location information / Group construction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 442, ICM2022-60, pp. 101-104, 2023年3月. | |
| 資料番号 | ICM2022-60 | |
| 発行日 | 2023-03-09 (ICM) | |
| 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 | ICM2022-60 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM |
| 開催期間 | 2023-03-16 - 2023-03-17 |
| 開催地（和） | 沖縄県立博物館・美術館 |
| 開催地（英） | Okinawa Prefectural Museum and Art Museum |
| テーマ（和） | エレメント管理，管理機能，理論・運用方法論，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICM |
| 会議コード | 2023-03-ICM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 分散機械学習のための位置情報に基づくグループ構築手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Location-based Group Construction Method for Distributed Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分散機械学習 / Distributed machine leaning |
| キーワード(2)（和/英） | 端末協調 / Device cooperation |
| キーワード(3)（和/英） | 位置情報 / Location information |
| キーワード(4)（和/英） | グループ構築 / Group construction |
| 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） | 長谷川 亮太 / Ryota Hasegawa / ハセガワ リョウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 翔多 / Shota Ono / オノ ショウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 託 / Taku Yamazaki / ヤマザキ タク |
| 第3著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三好 匠 / Takumi Miyoshi / ミヨシ タクミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-17 14:45:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | ICM |
| 資料番号 | ICM2022-60 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.442 |
| ページ範囲 | pp.101-104 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-03-09 (ICM) |
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