IT研究会提案
無線設計の問題として見る分散連合機械学習
2022 年 16 巻 1 号 p. 7-16
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2022 年 16 巻 1 号 p. 7-16
機械学習の発展は目覚ましく，理論と実用双方から幅広い研究が行われている．一方，機械学習のアプリケーション拡大に伴い，データプライバシーや通信コストに対する懸念も顕著になっている．本稿では，こういった問題の抜本的解決とビッグデータ解析の両立に向けた方式として近年注目されている，連合機械学習(FL: Federated Learning)をはじめとした分散的な機械学習方式について概説する．特に，集中制御サーバを設けないFLである分散連合機械学習(DFL: Decentralized FL)に着目し，無線通信路における問題とその解決に向けた方策を述べる．
