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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-29 09:25 分散する機械学習モデルの管理手法とモデルの類似性を指標とした結合手法の検討 ○土屋 健（東京国際大）・望月龍一（MR System）  IN2024-11 |
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| 抄録 | （和） | 分散する機械学習モデルを選定，結合するために，スマートコントラクトを利用して，任意の機械学習モデルの検索と結合を可能としている．本稿では，結合するモデルの選定に，モデル間の類似性を指標として利用した場合のモデルの結合によるモデル精度の評価と，このとき，結合によるモデル間の類似性の変化を明らかにしている．これら検討から，モデル間の類似性は，モデル選定のための単純な指標ではなく，結合対象モデルを選定するための指標として類似するモデル，類似しないモデル双方の結合が必要であることを明らかにしている．結果として，精度を持つ結合した機械学習モデルは結合前の当初のモデルと比較して類似度が低くなることを明らかにしている． |
| （英） | In order to select and combine distributed machine learning models, smart contracts are used to search for and combine arbitrary machine learning models. This paper shows and discusses the change in accuracy and similarity among models due to model combinations when similarity is used as the measure for selecting models to combine. rom this study, it is clear that the similarity between models is not a simple index for model selection, and that it is necessary to combine both similar and dissimilar models as an index for selecting models to be combined. As a result, it is clear that the combined machine learning model with accuracy is less similar than the original model before combinations. |
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| キーワード | （和） | 分散機械学習 / スマートコントラクト / モデル類似度 / モデル結合 / / / / |
| （英） | distributed machine learning / smart contract / model similarity / model combinations / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 139, IN2024-11, pp. 7-12, 2024年7月. | |
| 資料番号 | IN2024-11 | |
| 発行日 | 2024-07-22 (IN) | |
| 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 | IN2024-11 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN CCS |
| 開催期間 | 2024-07-29 - 2024-07-30 |
| 開催地（和） | モエレ沼公園 ガラスのピラミッド（北海道札幌市） |
| 開催地（英） | Moerenuma Park Glass Pyramid |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2024-07-IN-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 分散する機械学習モデルの管理手法とモデルの類似性を指標とした結合手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Management Method for Distributed Machine Learning Models and their Similarity Based Model Combining Method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分散機械学習 / distributed machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | スマートコントラクト / smart contract |
| キーワード(3)（和/英） | モデル類似度 / model similarity |
| キーワード(4)（和/英） | モデル結合 / model combinations |
| 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） | 土屋 健 / Takeshi Tsuchiya / ツチヤ タケシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京国際大学 (略称： 東京国際大) Tokyo International University (略称： Tokyo International Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 望月 龍一 / Ryuichi Mochizuki / モチヅキ リュウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | MRシステム (略称： MR System) MR System (略称： MR System) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-29 09:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2024-11 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.139 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-07-22 (IN) |
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