公平性

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ニューラル機械翻訳におけるジェンダーバイアスを研究するためのデータセット(2/2)

1.ニューラル機械翻訳におけるジェンダーバイアスを研究するためのデータセット(2/2)まとめ ・Wikipedia Biographiesによって機械翻訳の性別バイアス削減度合を評価する事が可能になった ・文脈を意識するモデル(cont...
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ニューラル機械翻訳におけるジェンダーバイアスを研究するためのデータセット(1/2)

1.ニューラル機械翻訳におけるジェンダーバイアスを研究するためのデータセット(1/2)まとめ ・ニューラル機械翻訳は学習データ内の偏見やステレオタイプを翻訳に反映してしまう事がある ・文を個々に翻訳しており、性別情報は必ずしも個々の文内...
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MIAP:Open Images Datasetの人間に付与された境界ボックスをより包含的に(2/2)

1.MIAP:Open Images Datasetの人間に付与された境界ボックスをより包含的に(2/2)まとめ ・Open Imagesは「女の子」のラベルを「女性」に付与するかは作業者の感覚依存であった ・MIAPでは知覚された性別...
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Data Cascades:皆モデルの開発をやりたいのです!データ整備ではなく!(2/2)

1.Data Cascades:皆モデルの開発をやりたいのです!データ整備ではなく!(2/2)まとめ ・ML の専門家が「十分な専門知識を備えていない領域」でデータを管理する事も問題となる ・対象領域の専門知識よりもMLの技術的な専門知...
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Data Cascades:皆モデルの開発をやりたいのです!データ整備ではなく!(1/2)

1.Data Cascades:皆モデルの開発をやりたいのです!データ整備ではなく!(1/2)まとめ ・機械学習ではモデル構築が優先されデータ関連作業の優先度が低くなる事はよくある ・データ整備を軽視すると時間経過とともに技術的負債が発...
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