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記事寄稿について
富士通研、5,000万件を超える大規模データから機械学習により数時間で予測モデルを生成する技術を開発
株式会社富士通研究所は、5,000万件を超える大規模データから機械学習により数時間で高精度な予測モデルを生成する技術を開発したと発表した。
従来、精度の高い予測モデルを生成するためには学習アルゴリズムや動作条件などすべての組合せを調べる必要があり、例えば、5,000万件規模のデータによる学習では1週間以上の時間を要していた。
今回、少量のサンプルデータと過去の予測モデルの精度から機械学習結果を推定し、最も精度の高い結果の得られる学習アルゴリズムや動作条件の組合せを抽出して、大規模データの学習に適用する技術を開発した。これにより、5,000万件規模のデータであっても数時間で精度の高い予測モデルを得られるとしている。
本技術を用いた予測モデルにより、大規模ECサイト会員の退会抑制や設備の故障対応の迅速化といった改善をタイムリーに実現できるそうだ。
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ソース:富士通
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寄稿者
西克也
西克也はフェアチャイルド社、クレイ・リサーチ社、ベストシステムズ社など、30年以上に渡ってHPCに関する仕事に従事している。Hpcwire Japanの編集長として記事の作成と翻訳を行っている。
島田佳代子
1999年～2007年まで英国在住。2001年よりスポーツ、旅、ビジネス、映画など幅広いジャンルで執筆活動を開始し、Hpcwire Japanでは主に日本のHPC業界が世界に誇る研究者、開発者の方々のインタビューを担当。
小柳義夫
小柳義夫氏は40年以上に亘ってHPCに携わってきた研究者であり、日本のHPC業界における生き字引として有名。現在 高度情報科学技術研究機構に所属し、産業界のHPC推進にあたっている。
小西史一
小西史一は、理化学研究所、東京工業大学においてHPCおよびバイオインフォマティクスに関する研究と教育に携わってきた研究者。2012年からフォトグラファーとしての活動を開始し、現在はIT技術・セキュリティのコンサルティング業務に携わっている。