WEEKLY人工無脳【第18号】（2018.11.5~11.11）｜Yuta Yoshida｜note
※しれっと、はてなからnoteに乗り換えてみました。これまで書いたWEEKLY人工無脳の記事はこちら ① Googleが圧倒的な自然言語処理手法を発表。東ロボくんの仇はGoogleが討つのか？機械学習クラスター周りで今週最も話題になってたのはこれでしょうか。 Googleが公開した自然言語処理手法（新たな汎用言語表現モデル）が、これまでの自然言語解釈タスクでぶっちぎりの精度を出したという話。すごくざっくりいうと、機械による文章読解精度が劇的に上がったということ。 人工知能が昨今こんなに注目されている理由の根っこには、『「画像処理タスク」において人間のような高い精度を出せるようになったから』というところが始まりだったりします。2012年の画像解析コンペにおいて初めて深層学習手法であるCNNが使われ、二位にダントツの差をつけて優勝したあたりから社会的にも「AI（≒深層学習）がなんか凄いことにな
WEEKLY人工無脳【第17号】（2018.10.8~10.14）｜Yuta Yoshida｜note
※しれっと、はてなからnoteに乗り換えてみました。これまで書いたWEEKLY人工無脳の記事はこちら ① AIから学ぶ、「公平」を創ることの難しさ今週の個人的一番の話題はこれかなと。 かつて、黒人を"ゴリラ"とラベルしてしまったgoogleの画像システムに通ずる、面白くて、議論すべき事が顕在化した話。 Amazonで開発中だった、採用を助けるAIシステムが男性志願者を女性志願者よりも優位にレーティングしていたのでシステムを廃止したという話。 このAIツールは、アマゾンがそれまで10年間に渡って受け取ってきた履歴書のデータを元に訓練された。テクノロジー産業は男性優位分野であるため、履歴書の大部分は男性から送られてきたものだった。この話は知り合いのデータサイエンティストの間でも話題になっていて、結局は、作成されたモデルは過去の採用傾向を再現しようとするだけだから、過去の採用が差別的処遇なら当然
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