文献

J-GLOBAL ID：201702238774571264   整理番号：17A1610794

ビッグデータ分散処理基盤を用いた機械学習処理並列化の一考察

著者 (4件)： 加藤香澄 (お茶水女大) ,  竹房あつ子 (国立情報学研) ,  中田秀基 (産業技術総合研) ,  小口正人 (お茶水女大)
資料名： 情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)  (IPSJ Symposium Series (CD-ROM))
巻： 2017  号： 1  ページ： 796-802  発行年： 2017年06月21日 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 各種センサーや防犯カメラなどによるライフログの収集,利用が可能となり,お年寄りや子供を見守るサービスなど多様に活用されるようになってきているが,動画像の収集・解析に要する通信量や計算量が課題となる。また,近年ディープラーニングの技術が非常に発達してきており,画像認識や音声認識を始めとする様々な分野に応用されている。しかし複数カメラから送信される大量の動画像の解析を高速に行うには,処理の並列化が求められる。そこで本研究では,ディープラーニングフレームワークであるChainerを,クラスタコンピューティングプラットフォームであるApache Spark上で動作させることによる,分散並列機械学習処理において分散の挙動を調査する実験を行い,その実態と高速化について考察する。(著者抄録)

シソーラス用語： *データ ,  *分散処理 ,  *機械学習 ,  *並列処理 ,  多重処理 ,  プログラムパッケージ ,  画像分析
準シソーラス用語： *ビッグデータ ,  ディープラーニング ,  クラスタコンピューティング ,  Apache

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビッグデータ ,  分散処理 ,  基盤 ,  機械学習 ,  並列化