機械が私たちの偏見を継承する仕組み | POSTD
機械は言語の処理を学習する際、人が書いた文章のサンプルから性別や人種的な偏見を継承します。 トルコ語では、”彼（he）”、”彼女（she）”、”それ（it）”を表すための代名詞が、”o”の1つしかありません。”o”の代名詞が含まれるトルコ語の文章をGoogle翻訳で英語に翻訳する場合、翻訳アルゴリズムは英語のどの代名詞が”o”に相当するのかを推測することになります（性別が不明な場合、大抵は”彼”）。そして、アルゴリズムは ジェンダーバイアス（性差に基づく偏見） を反映しながら、”彼は医者です”、”彼女は看護師です”、”彼は勤勉です”、”彼女は怠け者です”のような形で文章を翻訳するのです。言語処理の学習に際して、多くのアルゴリズムは人が書いたニュース記事やWikipediaなどの文章を参考にしており、こうした言語モデルから単語間の関連付けを行っています。しかしそうすることで、例えば” 「彼」
Kaggleは凄かった! 更に簡単な出品を目指して商品の値段推定精度を改善中 - Mercari Engineering Blog
皆さん、こんにちは機械学習エンジニアの @hurutoriya です。 2018/05/09 にメルカリが開催した Kaggle Competition である「Mercari Price Suggestion Challenge」の閉会式を行いました。 「Mercari Price Suggestion Challenge」では実際に米国版メルカリで販売された商品データを公開して、参加者の皆様に商品の値段推定精度を競い合っていただきました。 Mercari Kaggle Competition: Closing Ceremony 2018 – connpass この閉会式は「Mercari Price Suggestion Challenge」の上位者(ロシア・ポーランド・中国)と日本人上位入賞者を招待して、各種上位者の解法やKaggleに対する考え方をパネルディスカッション形式でお話を
ディープラーニングを理解し、儲かるビジネスを創造する。今求められる「ブリッジ人材」 | Ledge.ai
Preferred Networksのお掃除ロボット発表が大きなニュースになった最新技術の展示会CEATECでは、カンファレンス「『Connected Industries』におけるAI人材育成」も開催されました。 ディープラーニングをビジネスへ活用できる人材育成のため、G検定やE資格といった資格を設けたり、ディープラーニングの社会実装にさまざまな角度から取り組むJDLA。 これから求められるAI人材像はどのようなものなのか。これからAIを学ばんとする人材は何を目指すべきか。登壇企業のディスカッションを抜粋してお届けします。 登壇者 河野 孝史 氏 経済産業省 商務情報政策局 情報経済課 課長補佐 井崎 武士 氏 日本ディープラーニング協会 理事 伊藤 明裕 氏 株式会社西川コミュニケーションズ 企画統括部 AI事業開発室 次長 中井 友昭 氏 株式会社eftax 経営企画部 取締役・マネ
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