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。
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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
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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。
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