| 研究課題/領域番号 |
22700048
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
計算機システム・ネットワーク
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
秋岡 明香 早稲田大学, IT研究機構, 准教授 (90333533)
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| 研究期間 (年度) |
2010 – 2011
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| 研究課題ステータス |
完了 (2011年度)
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| 配分額 *注記 |
5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2011年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2010年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 機械学習 / 並列分散処理 / クラウドコンピューティング / 学習アルゴリズム / Frequent Pattern Mining / 並列分散コンピューティング / GPGPU |
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| 研究概要 |
本研究提案では、Twitterのような非常に高速な大規模時系列データ群をリアルタイムに機械学習アルゴリズムに入力、実行可能な分散実行機構の構築を目指した。しかし実際には、クラウド等の十分に計算資源が確保可能な環境では、パイプライン化により数十台の計算機により入力データをほぼ処理することが可能であることが明確になった。GPGPUなどを含めた、より並列度が高い環境を対象とした分散実行機構実現のためには、データ入力速度の高速化が重要であるとの知見を得た。
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