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| ■論文No. |
1373 |
| ■ページ数 |
61ページ |
■発行日
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2016/05/20 |
| ■タイトル |
機械学習のサービス指向システムへの応用 |
| ■タイトル(英語) |
Application of Machine Learning to Service-Oriented Systems |
| ■著者名 |
サービス指向システムの最適化・効率化のための機械学習技術協同研究委員会 |
| ■著者名(英語) |
Investigating R&D Committee on Machine Learning Techniques for Efficiency and Optimization of Service-oriented systems |
| ■価格 |
会員 ¥3,603 一般 ¥5,148 |
| ■書籍種類 |
技術報告 |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌掲載ページ |
ページ |
| ■キーワード |
機械学習、サービス指向システム／machine learning, service-oriented systems |
| ■要約(日本語) |
近年，我が国の産業界ではサービス産業が一層重要視される傾向にあり，その生産性の向上が重要な課題となっている。サービスの生産性の向上を実現するためには，サービスを「人」などの不確定な要素を含む複雑なシステムとしてとらえ，その最適化・効率化を実現することが重要な課題の一つとなる。この課題を解決する手段として，大規模データ処理や不確定な環境におけるシステムの最適化等に関する機械学習技術を適用することが有効となると考えられる。本委員会では，前調査委員会「実応用を指向する機械学習技術調査専門委員会」で得られた機械学習技術の実応用のための指針をもとに，サービス指向のシステムおよび関連する広い分野の産業システムを対象とし，それらの最適化・効率化を実現するための機械学習技術に関する調査研究を行ってきた。そして，サービス産業の生産性向上に寄与する技術を産業界に提供し，我が国の経済の発展に貢献することを目的として活動を行ってきた。本技術報告書は，平成24年4月から26年3月までを期間とした，本委員会の活動の総括であり，様々な機械学習のサービス指向システムおよび関連する産業システムへの応用例を紹介する。 |
| ■要約(英語) |
Service industries have recently increased in importance owing to their economic status. Increasing the productivity of such industries is therefore a critical issue. One of the important research projects for increasing their productivity is how to optimize and streamline services when viewed as complex systems, including the presence of several types of uncertainties (e.g., people). Machine learning techniques regarding optimization and big data processing, among other areas, are extremely useful tools to overcome existing research problems. Our committee has conducted research and surveys regarding machine learning techniques based on the findings obtained by the previous committee (Investigating R&D Committee on Realistic Application-oriented Machine Learning Techniques) to optimize and improve the efficiency of service-oriented systems, along with a broad range of relevant industrial systems. The purpose of our committee is to provide such machine learning techniques to industries and contribute to the economic development of our country. This technical report outlines the activities of the committee (from Apr. 2012 to Mar. 2014), thereby offering a variety of applications of machine learning techniques to service-oriented and other relevant industrial systems. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
3,235Kバイト |
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