公平性

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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/9)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/9)まとめ ・Google Researchを率いるJeff Deanによる恒例の年初投稿。去年の振り返りと今後の方向性 ・AIの倫理的利用についてはモデルカード、Activation Atlases、Fairness Indicators、FaceForensicsなど ・AI for Social Goodは […]

機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(3/3)

AI

1.機械学習のトップマインドによる2020年のAI予測(3/3)まとめ ・ニューラルネットワークを訓練する際の計算は非常に無駄が多く根本的な再考が必要 ・AIの解釈可能性の向上にはニューラルシンボリックアプローチが有用とIBMは考えている ・顔認識技術以外にも音声認識など様々な生体認証技術の精度向上はまだあまり認知されていない 2.ニューラルシンボリックアプローチ 以下、venturebeat.c […]

Fairness Indicator:公正な機械学習を構築するためのツール(3/3)

AI

1.Fairness Indicator:公正な機械学習を構築するためのツール(3/3)まとめ ・Fairness IndicatorsはTensorFlow関連のツールを使っていると簡単に呼び出す事が出来る ・TensorFlow関連のツールやTensorFlowを一切使っていなくてもモデル出力に適用が可能 ・今後もFairness Indicatorsを垂直方向と水平方向に拡張しつつケーススタ […]

Fairness Indicator:公正な機械学習を構築するためのツール(2/3)

AI

1.Fairness Indicator:公正な機械学習を構築するためのツール(2/3)まとめ ・Fairness Indicatorsを使用すると公平性基準の計算と視覚化が可能になり、独自の基準を追加する事も可能 ・Fairness IndicatorsはWhat-If toolと統合されており問題がありそうなデータスライスを事前に特定可能 ・公平性の概念は状況や場面に依存するため様々なケースス […]

Fairness Indicator:公正な機械学習を構築するためのツール(1/3)

AI

1.Fairness Indicator:公正な機械学習を構築するためのツール(1/3)まとめ ・機械学習は不公平な偏見(バイアス)を反映または強化してしまう危険性がある ・GoogleがAI開発時の原則としてかかげるAI principlesではバイアスを避ける事を第二原則としている ・この度、公平性を検証するツールであるフェアネスインジケーターのベータ版をリリースした 2.機械学習の公平性とは […]

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