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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-21 15:20 ［ショートペーパー］小型センサ端末のための非同期分散勾配ブースティング ○山下優衣・田谷昭仁・戸辺義人（青学大）  SeMI2021-64 |
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| 抄録 | （和） | 近年，装着が容易で多数のセンサが搭載されたウェアラブル端末が普及している．これらの端末から取得したデータを用い，機械学習により学習モデルを構築することができるが，性能向上には大量のデータが必要となる．データの収集にはサーバを用いる方法もあるが，サーバ管理の手間やデータの一極集中が生じるといった点が課題となる．本稿ではFL（Federated Learning）のように，端末間で直接データは収集せず，学習途中のモデルをサーバレスで共有しながら協力して学習することを考える．また，小型センサ端末で使用することを想定し，GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）のための分散学習手法を提案する．さらに，端末間で生じる計算速度の差を考慮し，学習したモデルの送受信を他端末に依存せず自由に行うことができる非同期処理で実現する． |
| （英） | Recently, wearable devices that install multiple sensors have been widely used. Although sensor data from these devices are used to train machine learning models, to improve performance of the model of machine learning requires significant amount of data. Federated learning (FL) is proposed as a cooperative distributed machine learning without sharing personal data, but it still requires a server to manage devices and aggregate models in a central way. This paper proposes a serverless collaborative learning algorithm to reduce the maintenance cost of the server and prevent only good models are concentrated in a few companies. The proposed method adopts gradient boosting decision tree (GBDT) so that devices with a limited computation resources can join in the collaborative learning. Moreover, the devices can asynchronously share the models in collaborative learning to improving learning speed considering a difference in calculation speed among the devices. | |
| キーワード | （和） | Internet of Things / 分散学習 / Gradient Boosting Decision Tree / Federated Learning / / / / |
| （英） | Internet of Things / Distributed learning / Gradient boosting decision tree / Federated learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 333, SeMI2021-64, pp. 45-47, 2022年1月. | |
| 資料番号 | SeMI2021-64 | |
| 発行日 | 2022-01-13 (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 | SeMI2021-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI |
| 開催期間 | 2022-01-20 - 2022-01-21 |
| 開催地（和） | 野沢温泉スパリーナ コンベンションホール |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | センシング，モビリティ，モバイル・ユビキタスコンピューティング，センサ・アドホック・モバイルネットワーク，アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2022-01-SeMI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 小型センサ端末のための非同期分散勾配ブースティング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Asynchronous Gradient-Boosted Decision Trees for Distributed Sensing Devices |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Internet of Things / Internet of Things |
| キーワード(2)（和/英） | 分散学習 / Distributed learning |
| キーワード(3)（和/英） | Gradient Boosting Decision Tree / Gradient boosting decision tree |
| キーワード(4)（和/英） | Federated Learning / Federated learning |
| 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） | 山下 優衣 / Yui Yamashita / ヤマシタ ユイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田谷 昭仁 / Akihito Taya / タヤ アキヒト |
| 第2著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸辺 義人 / Yoshito Tobe / トベ ヨシト |
| 第3著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-21 15:20:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2021-64 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.333 |
| ページ範囲 | pp.45-47 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2022-01-13 (SeMI) |
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