岩田寛大さんが電子情報通信学会ネットワークシステム研究会にて学生講演優秀賞を受賞

研究目的

機械学習は学習に用いるデータ量に応じて高い精度を発揮することができますが、プライバシーや通信量の観点から多くのデータを収集するのは容易ではありません。これに対し、連合学習と呼ばれる学習では、複数のデバイスで学習を行い結果をサーバに集約することで、プライバシーを守りつつ精度の高いモデルを生成しますが、各デバイスが保持する学習用データの分布に偏りがあると精度が低下する課題があります。本研究は、偏ったデータ分布でも精度を向上させるシステムの構築を目的としています。

研究内容

今回いただいた学生講演優秀賞は、ネットワークシステム関連の研究開発を行っている企業の方が直接審査をされ選んでいただいた賞と伺いました。今後は、今回の実験結果に基づいて、複数台のコンピュータを用いた実機による実装を検討していきたいと考えております。