入門／解説 皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(2/3)
１．皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(2/3)まとめ ・what-ifツールを使うと個々の特徴が個々のデータポイントにどのような影響を与えているのかを確認可能 ・データの偏りを無視するために特定の特徴を考慮しないように...
公平性
入門／解説 公平性 皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(1/3)
１．皆のためのMLモデルの構築：機械学習の公平性を理解する(1/3)まとめ ・データと機械学習アルゴリズムに公平性を求める事は、安全で責任あるAIシステムの設計／構築に重要 ・公平性は現実世界にモデルを展開した際に露わになる実務的な影響につ...
入門／解説 オープンデータと機械学習を使って研究する際の新しいワークフロー
１．オープンデータと機械学習を使って研究する際の新しいワークフローまとめ ・生物の多様性研究のために様々な機関が様々なデータを提供して貢献している ・機械学習でそれらのデータを利用する際は引用と帰属を尊重する従来の文化に敬意を払う必要がある...
入門／解説 2019 Google PhDフェローシップサミットのハイライト
１．2019 Google PhDフェローシップサミットのハイライトまとめ ・ 2018 Google PhD Fellowship Summitがマウンテンビューで開催 ・PhDフェローシッププログラムの受賞者はGoogleから様々なバッ...
入門／解説 教師なし学習による特徴表現解きほぐし手法の評価(2/2)
１．教師なし学習による特徴表現解きほぐし手法の評価(2/2)まとめ ・帰納的バイアスがなければ解きほぐした特徴表現の教師なし学習は不可能である ・解きほぐしが下流タスクに有用であるという仮定は検証できなかった ・将来の研究を促進するためにd...
ヘルスケア 2018年のGoogleの研究成果を振り返って(5/6)
１．2018年のGoogleの研究成果を振り返って(5/6)まとめ ・Googleの2018年のAI関連の研究や成果の振り返り ・ロボティクス、AIの他の分野への応用、ヘルスケア関連 ・研究開発の結果から実際の製品として世に出たものまで幅広...
入門／解説 2018年のGoogleの研究成果を振り返って(1/6)
１．2018年のGoogleの研究成果を振り返って(1/6)まとめ ・Googleの2018年のAI関連の研究や成果の振り返り ・まずは倫理原則とAI、社会的利益のためのAI、アシスタントテクノロジー ・原理原則の決定と「ユーザーがより早く...
入門／解説 2018年の機械学習とAIの主な進歩と2019年の主な傾向(2/2)
１．2018年の機械学習とAIの主な進歩と2019年の主な傾向(2/2)まとめ ・ELMoやBERTなどの自然言語処理分野におけるトランスファーラーニングの成功 ・プライバシー問題やAIのディストピアに繋がる利用が注目を集めた事 ・オンライ...
AI関連その他 Top Shot:Google Pixel 3でベストショットを自動で撮影してくれる機能(2/2)
１．Top Shot:Google Pixel 3でベストショットを自動で撮影してくれる機能(2/2) ・フレームスコアリングは顔のスコア以外にも３つの指標を見てスコア付けされる ・最も良いフレームであるか否かの評価基準は、ボランティアによ...
入門／解説 Google翻訳でジェンダー別の翻訳を提供する(2/2)
１．Google翻訳でジェンダー別の翻訳を提供する(1/2)まとめ ・ジェンダー別翻訳が必要と判断されると３パターンの翻訳が作られる ・女性前提の翻訳文と男性前提の翻訳文の品質が高いとそれが表示される ・品質が低いと判断されると従来の翻訳文...
その他の調査 AIによる履歴書チェックを廃止していた米Amazon
１．AIによる履歴書チェックを廃止していた米Amazonまとめ ・Amazonが2014年から開発をしていたAIによる履歴書審査を昨年中止 ・既存技術職社員が男性に偏っていたため女性が無条件で不利になっていた ・明確になった項目は修正できて...
入門／解説 What-If Tool：プログラムせずに機械学習モデルを見極める
１．What-If Tool：プログラムせずに機械学習モデルを見極めるまとめ ・What-Ifツールを使うと機械学習モデルのバイアスや誤分類、パフォーマンス悪化要因をチェック ・従来は使い捨てのプログラムを書いて検証する必要があったがコード...