論文の概要: A Survey From Distributed Machine Learning to Distributed Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05232v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 13:06:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 15:06:51.187579
• Title: A Survey From Distributed Machine Learning to Distributed Deep Learning
• Title（参考訳）: 分散機械学習から分散ディープラーニングへの調査
• Authors: Mohammad Dehghani, Zahra Yazdanparast
• Abstract要約: 本稿では、これらのアルゴリズムのレビューを通じて、この分野における現在の最先端技術の概要を概説する。 このアルゴリズムを分類とクラスタリング(従来の機械学習)、深層学習、深層強化学習グループに分割する。 アルゴリズムの調査に基づいて、今後の研究で対処すべき制限を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6230150669574491
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence has achieved significant success in handling complex tasks in recent years. This success is due to advances in machine learning algorithms and hardware acceleration. In order to obtain more accurate results and solve more complex problems, algorithms must be trained with more data. This huge amount of data could be time-consuming to process and require a great deal of computation. This solution could be achieved by distributing the data and algorithm across several machines, which is known as distributed machine learning. There has been considerable effort put into distributed machine learning algorithms, and different methods have been proposed so far. In this article, we present a comprehensive summary of the current state-of-the-art in the field through the review of these algorithms. We divide this algorithms in classification and clustering (traditional machine learning), deep learning and deep reinforcement learning groups. Distributed deep learning has gained more attention in recent years and most of studies worked on this algorithms. As a result, most of the articles we discussed here belong to this category. Based on our investigation of algorithms, we highlight limitations that should be addressed in future research.
• Abstract（参考訳）: 近年、人工知能は複雑なタスクの処理で大きな成功を収めている。 この成功は、機械学習アルゴリズムとハードウェアアクセラレーションの進歩によるものだ。 より正確な結果を取得し、より複雑な問題を解決するためには、より多くのデータでアルゴリズムを訓練する必要がある。 この膨大なデータが処理に時間がかかり、大量の計算を必要とする可能性がある。 このソリューションは、分散機械学習として知られる複数のマシンにデータとアルゴリズムを分散させることで実現できる。 分散機械学習アルゴリズムにはかなりの労力が費やされており、これまで様々な方法が提案されてきた。 本稿では,これらのアルゴリズムのレビューを通じて,この分野の最先端技術の概要について概説する。 このアルゴリズムを分類とクラスタリング(従来の機械学習)、深層学習、深層強化学習グループに分割する。 近年、分散ディープラーニングが注目され、ほとんどの研究がこのアルゴリズムに取り組んできた。 その結果、本稿で論じる記事の大部分は、このカテゴリに属している。 アルゴリズムの調査に基づいて、今後の研究で対処すべき制限を強調します。

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