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J-GLOBAL ID：201802244506741336   整理番号：18A1304117

マルチプロセッシングを用いた機械学習におけるシステム性能の向上【JST・京大機械翻訳】

Increasing system performance in machine learning by using multiprocessing

著者 (1件)： Ozan Sukru (AdresGezgini A.S,. Ar-Ge Merkezi, Folkart Towers B Kule Ofis 3609 Bayrakli, Izmir, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習は,最近の進歩が深い学習領域で生じ,Pythonプログラミング言語が機械学習においてますます使用されている後に,その人気を獲得した。機械学習に用いられるハイパーパラメータと呼ばれる変数に対する適切な初期値を選択することは重要である。これらの変数に対する適切な初期値を選択することは,学習モデルの訓練,試験および検証段階におけるシステム性能に直接影響する。いくつかの状況において,ハイパーパラメータのための最適初期値は,試行方法によって見つけた。これは,多くの試行が実行される必要があり,これらの試行がコンピュータの多重処理特徴を用いると,はるかに低い時間を消費することを意味する。本研究では,Pythonプログラミング言語で書かれた簡単なスクリプトを用いることにより,機械学習法において必要とされるいくつかの操作が,1つ以上のプロセッサ上で実行されることを示した。さらに,これらのスクリプトで得られた時間利得を計算した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 利得 ,  プログラミング言語 ,  *学習 ,  学習モデル ,  コンピュータ ,  演算プロセッサ ,  *機械学習 ,  *多重処理
準シソーラス用語： スクリプト ,  初期値 ,  ハイパーパラメータ ,  Python ,  システム性能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチプロセッシング ,  機械学習 ,  システム性能