著者

佐藤 光哉

出版者

一般社団法人 電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review (ISSN:18820875)

巻号頁・発行日

vol.16, no.1, pp.7-16, 2022-07-01 (Released:2022-07-01)

参考文献数

49

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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.