• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2022 年度 研究成果報告書

大規模データストリーム解析における入力データとプログラム挙動のモデル化(国際共同研究強化)

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 16KK0008
研究種目

国際共同研究加速基金(国際共同研究強化)

配分区分基金
研究分野 ソフトウェア
研究機関明治大学

研究代表者

秋岡 明香  明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (90333533)

研究期間 (年度) 2017 – 2022
キーワード大規模データストリーム解析 / モデル化
研究成果の概要

本研究の問題意識は、科研費の他の大規模データストリーム解析のプロジェクトに取り組む中で、入力データの特徴により解析プログラムの挙動が大きく変わることが分かったことから生まれた。こうした傾向は他のアプリケーションでも見られる。特に疎行列計算では入力行列の特徴によって行列の前処理手法を変えるといったことが日常的に行われている。そこで、疎行列計算の専門家と問題を共有し共同研究を進めた。また、コロナ禍で共同研究の続行が難しい状況においては、データストリーム解析以外のアプリケーションも様々に検討し、その特徴差分からモデル化するアプローチも試みた。しかし研究期間内に明確なモデルを得ることはできなかった。

自由記述の分野

並列分散処理

研究成果の学術的意義や社会的意義

昨今、社会的重要性を高めている機械学習や強化学習のプログラム的特徴は、本プロジェクトで対象とした大規模データストリーム解析とよく似ている。機械学習や強化学習は、その学習過程で並列化による高速化を行うことが難しい部分も多く、部分的な高速化しか成し得ていない。また、効率よく優れたモデルを獲得するためには、学習データの順序や選択について、知見に基づいた試行錯誤が必要な場合も多い。つまり、大規模データストリーム解析と入力データの挙動をモデリングすることは、機械学習や強化学習の高速化や効率化に繋がる。チャレンジングな問題ではあるが、様々なアプローチを模索しながら、引き続きこの問題に取り組んで行きたい。

URL: 

公開日: 2024-01-30   更新日: 2025-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi