オルタナティブ・ブログ > 吉政忠志のベンチャービジネス千里眼 >

IT業界でベンチャービジネスの支援をしている執筆者が日々の活動ログと感じたことを、徒然なるままに書き綴っていきます。

グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第69回 Federated Learning:モバイルデバイスを用いた分散学習技術(パート3)

»

私が編集支援しているCTC教育サービスのコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー」第69回「Federated Learning:モバイルデバイスを用いた分散学習技術(パート3)」が公開されました。

###

はじめに
 前回に引き続き、2019年に公開された論文「Applied Federated Learning: Improving Google Keyboard Query Suggestions」を元にして、モバイルデバイスを用いた分散学習技術である「Federated Learning」の適用事例を紹介します。今回は、実際の学習状況や予測精度を示すデータについて説明します。

学習に使用するデバイスの選択

 Federated Learningの処理の流れについては、第67回(パート1)の記事で簡単に説明しました。学習ジョブを管理するサーバーは、一定の条件を満たすデバイスに学習処理を依頼した後に、それぞれの学習結果をサーバー側で集約します。学習に使用するデータはそれぞれのデバイス上で収集されたものですので、学習処理を依頼するデバイスの選択は、当然ながら、学習結果に影響を及ぼします。冒頭の論文には、次のようなデバイスの選択条件が示されています。

・WiFiネットワークに接続されており、充電中でスリープ状態になっている
・2GB以上のメモリーを搭載していて、Android SDK level 21以上がインストールされている
・言語設定がen-US、もしくは、en-CAになっている

この続きは以下をご覧ください
https://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai2/nakai269.html

Comment(0)

コメント

コメントを投稿する