JP2019028656A - 情報処理装置、システムおよび情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (11)
- 第1の媒体を介して外部装置から少なくとも1つのパラメータを含む学習モデルを取得するモデル取得部と、
前記第1の媒体から独立した第2の媒体を介して前記学習モデルのための訓練データとして利用可能な実データを取得するデータ取得部と、
前記実データを用いて前記学習モデルを訓練した結果に基づいて前記パラメータの更新量を算出する更新量算出部と、
前記第2の媒体から独立した第3の媒体を介して前記更新量を前記外部装置に提供する更新量提供部と
を備える情報処理装置。 - 前記データ取得部は、少なくとも所定の数の前記実データを取得し、
前記更新量提供部は、前記所定の数の前記実データを用いて前記学習モデルを訓練した結果に基づいて前記更新量が算出されるまで、前記更新量を前記外部装置に提供しない、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記更新量から前記実データが復元不可能であることを検証する検証処理部をさらに備える、請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記第1の媒体および前記第3の媒体は、同一である、請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記第1の媒体、前記第2の媒体または前記第3の媒体の少なくともいずれかは、リムーバブルメディアである、請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記第1の媒体および前記第3の媒体は、前記情報処理装置が設置された場所における外部ネットワークであり、
前記第2の媒体は、前記情報処理装置の内部伝送経路、または前記場所における内部ネットワークである、請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 少なくとも1つのパラメータを含む学習モデルを保持するモデル保持部と、
前記学習モデルを第1の媒体を介して外部装置に提供するモデル提供部と、
前記学習モデルのための訓練データとして利用可能な実データを用いて前記学習モデルを訓練した結果に基づいて算出された前記パラメータの更新量を、第2の媒体を介して前記外部装置から取得する更新量取得部と、
前記更新量に基づいて前記パラメータの少なくとも一部を更新するパラメータ更新処理部と
を備え、
前記第1の媒体および前記第2の媒体は、前記外部装置が前記実データを取得するために用いられる第3の媒体から独立している、情報処理装置。 - 前記第1の媒体および前記第2の媒体は、同一である、請求項7に記載の情報処理装置。
- 前記第1の媒体または前記第2の媒体の少なくともいずれかは、リムーバブルメディアである、請求項7または請求項8に記載の情報処理装置。
- クライアント装置およびサーバ装置を含むシステムであって、
前記クライアント装置は、
第1の媒体を介して前記サーバ装置から少なくとも1つのパラメータを含む学習モデルを取得するモデル取得部と、
前記第1の媒体から独立した第2の媒体を介して前記学習モデルのための訓練データとして利用可能な実データを取得するデータ取得部と、
前記実データを用いて前記学習モデルを訓練した結果に基づいて前記パラメータの更新量を算出する更新量算出部と、
前記第2の媒体から独立した第3の媒体を介して前記更新量を前記サーバ装置に提供する更新量提供部と
を備え、
前記サーバ装置は、
前記学習モデルを保持するモデル保持部と、
前記学習モデルを前記第1の媒体を介して前記クライアント装置に提供するモデル提供部と、
前記第3の媒体を介して前記クライアント装置から前記更新量を取得する更新量取得部と、
前記更新量に基づいて前記パラメータの少なくとも一部を更新するパラメータ更新処理部と
を備えるシステム。 - クライアント装置およびサーバ装置を含むシステムにおいて実行される情報処理方法であって、
少なくとも1つのパラメータを含む学習モデルを、第1の媒体を介して前記サーバ装置から前記クライアント装置に提供するステップと、
前記クライアント装置のプロセッサが、前記学習モデルのための訓練データとして利用可能な実データを、前記第1の媒体から独立した第2の媒体を介して取得するステップと、
前記クライアント装置のプロセッサが、前記実データを用いて前記学習モデルを訓練した結果に基づいて前記パラメータの更新量を算出するステップと、
前記更新量を、前記第2の媒体から独立した第3の媒体を介して前記クライアント装置から前記サーバ装置に提供するステップと、
前記サーバ装置が、前記更新量に基づいて前記パラメータの少なくとも一部を更新するステップと
を含む情報処理方法。
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Cited By (3)
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---|---|---|---|---|
WO2022270584A1 (ja) * | 2021-06-24 | 2022-12-29 | 国立大学法人 東京大学 | 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
US12045340B2 (en) | 2019-11-26 | 2024-07-23 | Nec Corporation | Method for updating a neural network, terminal apparatus, computation apparatus, and program |
KR102691915B1 (ko) * | 2021-11-04 | 2024-08-05 | (주)아이티아이즈 | 디지털 헬스케어 플랫폼 제공 방법 및 시스템 |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE112020004590T5 (de) * | 2019-09-26 | 2022-06-09 | Fujifilm Corporation | System und verfahren für maschinelles lernen, integrationsserver, informationsverarbeitungsvorrichtung, programm und inferenzmodell-erzeugungsverfahren |
WO2021059607A1 (ja) * | 2019-09-26 | 2021-04-01 | 富士フイルム株式会社 | 機械学習システムおよび方法、統合サーバ、情報処理装置、プログラムならびに推論モデルの作成方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170109322A1 (en) * | 2015-10-16 | 2017-04-20 | Google Inc. | Systems and Methods of Distributed Optimization |
JP2017117226A (ja) * | 2015-12-24 | 2017-06-29 | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 | 人工知能育成システム、人工知能育成方法、及びプログラム |
JP2017519282A (ja) * | 2014-05-12 | 2017-07-13 | クゥアルコム・インコーポレイテッドQualcomm Incorporated | 分散モデル学習 |
-
2017
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2018
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017519282A (ja) * | 2014-05-12 | 2017-07-13 | クゥアルコム・インコーポレイテッドQualcomm Incorporated | 分散モデル学習 |
US20170109322A1 (en) * | 2015-10-16 | 2017-04-20 | Google Inc. | Systems and Methods of Distributed Optimization |
JP2017117226A (ja) * | 2015-12-24 | 2017-06-29 | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 | 人工知能育成システム、人工知能育成方法、及びプログラム |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US12045340B2 (en) | 2019-11-26 | 2024-07-23 | Nec Corporation | Method for updating a neural network, terminal apparatus, computation apparatus, and program |
WO2022270584A1 (ja) * | 2021-06-24 | 2022-12-29 | 国立大学法人 東京大学 | 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
KR102691915B1 (ko) * | 2021-11-04 | 2024-08-05 | (주)아이티아이즈 | 디지털 헬스케어 플랫폼 제공 방법 및 시스템 |
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