大規模機械学習のための伸縮する非同期メッセージを利用したプログラミング手法

• Project/Area Number: 21K11825
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60050:Software-related
• Research Institution: Kanazawa University
• Principal Investigator: 櫻井 孝平 金沢大学, 電子情報通信学系, 助教 (80597021)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: ソフトウェア開発支援 / 機械学習 / 分散コンピューティング / プログラミング

Outline of Research at the Start

本研究では規模が大きなデータに対する機械学習のためのプログラミング手法の開発に取り組む. 主流の手続き的なオブジェクト指向プログラミングと, メッセージ送信による並列処理のモデルを拡張して, 開発者が透過的に利用できる, 一括した大規模分散データ送信のためのプログラミングの仕組みを導入した並列分散処理フレームワークを開発する. 本研究では 実際の大規模データに対して実験を行い, 実用に耐える実践的で汎用的な枠組みの開発を目指す.