グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第67回 Federated Learning:モバイルデバイスを用いた分散学習技術(パート1)
2019/10/7 8:18
※この記事は読者によって投稿されたユーザー投稿です:
- 編集部の見解や意向と異なる内容の場合があります
- 編集部は内容について正確性を保証できません
- 画像が表示されない場合、編集部では対応できません
- 内容の追加・修正も編集部では対応できません
CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第67回 Federated Learning:モバイルデバイスを用いた分散学習技術(パート1)」を公開しました。
###
はじめに
今回からは、2019年に公開された論文「Applied Federated Learning: Improving Google Keyboard Query Suggestions」を元にして、モバイルデバイスを用いた分散学習技術である「Federated Learning」の適用事例を紹介します。モバイルデバイス上で生成されるデータをサーバーに送信せず、ユーザー情報を適切に保護した状態で、デバイス上で学習処理を行う技術になります。
Federated Learningの適用事例
冒頭の論文では、Federated Learningの具体的な適用事例として、Google Keyboard(Gboard)の検索キーワード予測機能が取り上げられています。Gboardは、モバイルデバイス用の文字入力システムで、2018年の時点で、10億台以上のデバイスにインストールされています。テキストの入力中に、関連する複数のWeb検索キーワードを表示する機能があり、ここで表示するキーワードの選択に機械学習モデルが用いられています。
この続きは以下をご覧ください
https://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai2/nakai267.html
ソーシャルもやってます!