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J-GLOBAL ID：202202232607422664   整理番号：22A0753890

エッジコンピューティングと機械学習技術に基づくフットボールマッチ結果の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Football Match Results Based on Edge Computing and Machine Learning Technology

著者 (2件)： Li Yunfei (Jilin Institute of Physical Education, China) ,  Hong Yubin (Jilin Institute of Physical Education, China)
資料名： International Journal of Mobile Computing and Multimedia Communications  (International Journal of Mobile Computing and Multimedia Communications)
巻： 13  号： 2  ページ： 1-10  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3887A  ISSN： 1937-9412  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 人工知能の急速な発展によって,様々な機械学習アルゴリズムは,フットボールマッチ結果予測のタスクにおいて広く使用されて,ある結果を達成した。しかしながら,従来の機械学習法は,通常,集中的な方法でクラウドサーバに以前の競争の結果をアップロードし,ネットワーク輻輳,サーバコンピューティング圧力,および計算遅延などの問題をもたらす。本論文は,エッジコンピューティングと機械学習技術に基づくフットボールマッチ結果予測法を提案した。具体的には,まず,共通特徴と特性特徴を構築するために,以前のゲームの結果からいくつかのゲームデータを抽出した。次に,特徴抽出と分類タスクを多重エッジノードに展開した。最後に,全てのエッジノードにおける結果をクラウドサーバにアップロードし,決定を行うために融合した。実験結果は提案方法の有効性を実証した。Copyright 2022 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  計算機システム ,  ゲーム ,  分類 ,  特徴抽出 ,  *計算機網 ,  人工知能 ,  多重化 ,  データ転送 ,  有効性 ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： フットボール ,  アップロード ,  ネットワーク輻輳 ,  *機械学習技術 ,  クラウドサーバ ,  *エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： エッジコンピューティング ,  フットボールの結果予測 ,  機械学習 ,  スポーツマッチの結果予測

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： エッジコンピューティング ,  機械学習技術 ,  フットボール ,  マッチ ,  予測