これまでにも何度か紹介してきた、シリコンバレーのA16Zというトップクラスのベンチャーキャピタルの気鋭のアナリスト、ベネディクト・エバンスが、「AIのバイアス」についての考察をまとめていました。 いわゆる「AIのバイアス」といえば、例えば、白人の方が黒人より多い画像データで作ったAIシステムは白人を認識するのは得意だが黒人はそうでない、といったもののように、私達にとって想像つきやすいものについつい目が行ってしまいがちです。しかし実は、私達人間には認識すらできないもの、例えば光の当たり加減や、音の領域などがバイアスとしてデータに入ってきてしまった場合におきるAIのバイアスこそが、難しい問題なのではないかとベネディクトは言います。 いつものように、鋭い考察でいろいろな角度からAIのバイアスに切り込んでいきますが、彼のエッセイがおもしろいのは、もちろん彼の分析力、クリティカル・シンキング能力が素

データサイエンスという言葉はまだ流行っていますが、ひょっとしたらあなたの組織にとっては必要ないかもしれません。 この重要な問いに答るためにはまず、そもそもデータサイエンスの目的とは何なのか、どういった組織がデータサイエンスをやるにふさわしいのかを理解する必要があります。 この点についてうまくまとめられている記事が、シリコンバレーのInstacartで、データサイエンスのVP（バイス・プレジデント、日本で言う部長）をやっているJeremy Stanleyと、元LinkedInのデータリーダーで今はテクニカル・アドバイザーをやっているDaniel Tunkelangによって最近出されていたので、ここで紹介したいと思います。 Doing Data Science Right — Your Most Common Questions Answered - Link データサイエンスの目的 データサ

機械学習とはそもそも現実の世界のユーザーの抱える問題を解決、もしくはユーザーの要望に応えるために使うツールであるはずです。このことを理解せずに、このクールなAIテクノロージーをまずは自分のプロダクトに組み込んでみようとするとおかしなことになり、最終的にはお金と時間の無駄になります。 シリコンバレーは特にですが、もちろんそれ以外の場所からも毎日のようにAIを使った新しいスタートアップが出てきています。しかしその中には、たしかにテクノロジー的にはすごいのですが、結局誰の問題も解決していないために、結局はそのテクノロジーを目当て、もしくはそれより最悪の場合は、アクハイアーといって、単に人材目当ての買収で終わってしまうというケースをよく見かけます。そうならないためにも、機械学習を使うことが目的になるのを避け、何の問題を解決しようとしているのかを最初にしっかりと時間をかけて定義するべきです。 今日は

これは私達の行っているデータサイエンスのトレーニングで、日本でもグローバルでもよく聞かれる質問です。実は2年ほど前にこの質問に正面から真摯に答えていた"Machine Learning vs. Statistics"という、とても素晴らしい記事があるのですが、今日は、そちらの記事をみなさんに紹介してみたいと思います。 ちなみに、筆者のTom FawcettとDrew HardinはSilicon Valley Data Scienceというデータサイエンスのコンサルティング会社で、多くの有名企業がデータサイエンスを使ってビジネスの問題を解決するための支援を行っていました。ちなみに、その会社の方は去年、Appleに買収されています。さらに、Tomは、「Data Science for Business」(翻訳書：戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック）という有名

時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか？」から、「まずはテストしよう！」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック（人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など）、競合する製品の使用度、

Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet - Link 先週、データサイエンス、AI業界にとって、ターニングポイント（潮の変わり目）となるほど重要なエッセイをUC Berkeleyの教授で、統計、機械学習、AIの研究者でもあるMichael Jordanという人が発表していました。もちろんあのバスケのMichael Jordanとは違います。(笑) 冗談はさておき、ここ最近のビッグデータの世界では標準になってしまったとも言えるSparkを開発したのはもともとAMP LabというUC Berkeleyの研究所のチームなのですがそこを率いていた人がこの人です。彼はシリコンバレーではもちろん、世界的にもビッグデータ、データサイエンスの世界ではかなり有名な人です。 その彼が、最近のAIという言葉に対する一般の誤解と誇大