研究課題
若手研究(B)
本研究では、データベースとHadoopをハイブリッドに利用したスケーラブルな機械学習手法を開発した。バッチ学習をHadoop上で行い、逐次的な学習処理を関係データベースの一種であるPostgreSQL上で行う。KDD Cup 2012, Track 2の商用広告データセットを用いた回帰分析タスクで提案手法の有効性の評価を行い、State-of-the-artな機械学習フレームワーク(Vowpal Wabbit、Bismarck)等の比較を行い、Vowpal Wabbitに対して5倍、Bismarckに対して5倍から7.65倍の学習速度が得られるという結果を得た。
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すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 謝辞記載あり 1件) 学会発表 (8件) (うち招待講演 2件) 備考 (1件)
情報処理学会論文誌: データベース
巻: 8 ページ: 73-87
110009886573
Proc. IEEE 2nd International Congress on Big Data, July 2013.
巻: - ページ: 1-8
10.1109/bigdata.congress.2013.10
https://github.com/myui/hivemall