F-007
Gilbert Algorithmを用いた分散サポートベクトルマシン

◎樺島八入・菊地賢也・全　眞嬉・徳山　豪（東北大）

サポートベクトルマシン(Support Vector Machine: SVM)はしばしば用いられる機械学習の一種であり，最適化問題の二次計画法として定式化される．しかしながら，二次計画法では分散環境で効率良く実装することが困難であることが知られており，計算時間についてもデータ数に対して3乗の時間が必要となる．そこで，Gilbert Algorithmと呼ばれるアルゴリズムをSVMに適用することにより，分散処理が可能かつ，より高速に実行可能なSVMが提案された．本論文では，既存手法を基に実用的な変更を与え，高速に2クラス分類を行う分散SVMを提案し，疑似データを用いて実装および評価を行った．