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深層学習とIoT の発展により、時間軸を持った大規模データ（ストリームデータ）のデータマイニングによる知識発見システムを短期間で構築したいというニーズが高まってきている。しかし、扱うデータによっては不均一分布を考慮するやパラメータチューニングの必要がある。本研究は、並列分散環境で深層学習によるストリームデータマイニングを行う際に不均一分布を考慮したデータマイニングのフレームワークを構築することを目的とした。本研究で，深層学習における不均一データの影響を検討し，不均一データのための深層学習を提案した．
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