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J-GLOBAL ID：201502232198314410   整理番号：15A0132829

並列分散環境における機械学習技術の最新動向

著者 (1件)： 比戸将平 (Preferred Networks)
資料名： 電子情報通信学会誌  (Journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)
巻： 98  号： 1  ページ： 54-58  発行年： 2015年01月01日 
JST資料番号： F0019A  ISSN： 0913-5693  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 機械学習の応用とビッグデータ利活用が広まった結果として,大規模データ向けの機械学習を支える技術への注目が高まっている。そこでは単一計算機のメモリ上ではなく,並列分散環境での効率な学習が重要となる。本稿では分散環境における機械学習について,アルゴリズムだけでなくソフトウェアに焦点を当てて紹介する。特に後半では大規模リアルタイム機械学習の最新動向について詳しく述べる。(著者抄録)

シソーラス用語： *分散処理 ,  *並列処理 ,  *環境 ,  技術 ,  状態 ,  *機械学習 ,  利用 ,  アルゴリズム ,  ソフトウェア ,  実時間処理 ,  大規模系
準シソーラス用語： ビッグデータ利活用 ,  *機械学習技術 ,  *最新動向 ,  *並列分散処理

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (11件)：

• 岡野原大輔,“オンライン凸最適化と線形識別モデル学習の最前線“情報論的学習理論ワークショップ(IBIS),招待講演, 2011.
• L. Bottou, “Large-scale machine learning with stochastic gradient descent,“ Proc. of the 19th International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT) , pp. 177-187, 2010.
• Q. Ho, J. Cipar, H. Cui, S. Lee, J.K. Kim, P.B. Gibbons, G.A. Gibson, G. Ganger, and E. Xing, “LMore effective distributed ML via a stale synchronous parallel parameter server,“ Advanced in Neural Information Processing Systems 26 (NIPS) , no. 4894, pp. 1223-1231, 2013.
• S. Owen, R. Anil, T. Dunning, and E. Friedman, Mahout in Action, Manning Publications Co., 2012.
• X. Meng, “MLlib : Scalable machine learning on spark,“ Big data and analytical data platform-lecture notes, 2014.

タイトルに関連する用語 (3件)： 分散環境 ,  機械学習技術 ,  最新動向