『YouTubeの時代 動画は世界をどう変えるか』 - HONZ
本書は2018年1月に出版された、Videocracy: How YouTube Is Changing the World . . . with Double Rainbows, Singing Foxes, and Other Trends We Can’t Stop Watching（ビデオクラシー：ユーチューブはいかに世界を変えようとしているか……二重の虹と歌うキツネ、その他の見ずにいられない流行と共に）の邦訳である。 著者のケヴィン・アロッカは、ユーチューブ社内で「カルチャー＆トレンド」というチームのトップを務める人物。このチームの仕事内容については、ある求人サイト上で、「データを駆使してトレンドを追跡し、YouTube のストーリーやコンテンツを、年間数百万人ものユーザーの皆様とつなぐ」役割を果たすと解説されている。 アロッカは2010年9月にトレンドマネージャーに就任して以降
自律自動車、「肌の色」で歩行者の検出精度に違い
ジョージア工科大学の研究チームは、自律自動車で使われている最先端技術による物体認識システムが、肌の色の濃い歩行者の検出に関して精度が低くなることを発見した。 研究チームは、標準データセットで訓練された8つの画像認識システムに対し、多数の歩行者画像を用いたテストを実施した。テストに用いた歩行者の画像は、フィッツパトリック分類に基づいて、肌の色の白い歩行者のグループと濃い歩行者の2つのグループに分けられた。フィッツパトリック分類とは人の肌の色を分類する方法の1つだ。 テストの結果、これらの物体認識システムの検出精度は、肌の色の濃いグループの方が平均5％低いことが分かった。この結果は、時刻や視界の遮りを調整した場合も変わらなかった。 さらなる分析の結果、研究チームはこの偏りがおそらく2つの原因によるものだろうと判断した。1つは、訓練に用いた画像に肌の色の濃い歩行者の画像の例が少な過ぎたこと、もう
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