ソフトな推論Markov Logic Networkの紹介 - Preferred Networks Research & Development
予約したもののインフォバーを手に入れられない海野です． 人間の高度な知的処理の一つが、推論処理です．今日はその推論を、述語論理と機械学習の組み合わせで模倣したMarkov Logic Networkという手法と、そのOSS実装であるAlchemyの紹介です． 鳥とはなんですか？という質問に対してどう答えるでしょうか．大雑把には、以下のように考えるでしょう． 鳥とは、空を飛ぶ動物です． この回答に対して、「ペンギンは飛ばないよ」と反論する人がいるかも知れません． 鳥とは、くちばしを持った動物です． すると、「カモノハシは鳥じゃないよ」と言われるでしょう．人間は初めて見た生き物が鳥かそうじゃないか判断するとき、どうしているのでしょうか．思うに、少数の規則（飛ぶかどうか．くちばしをもつか）から総合的に判断しているように思われます．人間の推論というのは概ね以下のような特徴を持っているのではないかと
Zero's World: Taxonomy - 類似性と「みにくいアヒルの子の定理」
類似性と「みにくいアヒルの子の定理」 小野山 敬一 １．はじめに 類似性 similarity は対象間の関係を見るひとつの方法であり，しばしば分類における基準となるもので，それによって事物のグルーピングが行なわれたりするものである．一方，「みにくいアヒルの子の定理」（the theorem of the ugly duckling）は，形質を同等に評価した場合には類似性にもとづく分類がありえないこと，したがって客観的な分類がありえないことを示すものと解釈されている． 「みにくいアヒルの子の定理」はWatanabeが1961年にAAAS annual meetingで言及し，1962年ブラッセルでの講演で厳密な証明を与えた．後者はWatanabe (1965) に収録されている．その後，渡辺自身は，Watanabe (1969) や渡辺（1978，1986）で取り上げているが，他の著者が言
公平な機械学習へ向けての技術と課題 - Qiita
はじめに Machine Learning Summer School 2020 でなされた、機械学習の公平性についてのレクチャー(by Prof. Moritz Hardt)が面白かったので勉強用にノートを残します。もとのレクチャーの動画はYoutubeに公開されています。この記事内で引用しているスライドは特に指定しない限り、レクチャーのスライドから引用しています。 Link集 [動画Part1][動画Part2][スライド] TL;DR 「センシティブ情報はデータに含まれないから差別していない」は通用しない センシティブ情報を保護するために満たすべき基準が提案されている しかし、これは差別的扱いを完全には防げない 特に、データのSelection Biasがあると、差別的な扱いにつながってしまう 因果関係を考慮した基準ならSelection Biasがあっても差別的な扱いをある程度は防
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#統計 「95%の信頼区間」の95%はどういう意味か？ 「真の値がその区間に含まれる確率」という解釈はよくある誤解。 この手の事柄では、教科書的な統計学の説明を忘れて、 * 数学的モデルを現実から得たデータで評価する とい… https://t.co/K8EHNW0Hza"
#統計 「95%の信頼区間」の95%はどういう意味か？ 「真の値がその区間に含まれる確率」という解釈はよくある誤解。 この手の事柄では、教科書的な統計学の説明を忘れて、 * 数学的モデルを現実から得たデータで評価する とい… https://t.co/K8EHNW0Hza
ベイズ推論：いつも何度でも尋ねられること
このページをご覧頂き、ありがとうございます。 「ベイズと最尤のどちらが正しいのか」と、いつも何度でも尋ねられます。 「事前分布は何が正しいのか」と、いつも何度でも尋ねられます。 ここでは、できるだけ短く、その質問についての返答を述べます。 １．正しい統計的推論は存在しない 統計学が扱う問題では、ほとんどの場合、基礎となる確率がわからないので、 特別な場合を除いて、正しいモデル・正しい事前分布・正しい推論というものは存在しません。 条件が不足したり過剰だったりして答えられない問題のことを【不良設定問題】と いいます。 統計学は不良設定問題を扱う学問です。 この世にあるほとんどの問題は程度の違いこそあれ、みな不良設定です。 まずは「統計学は不良設定問題を扱う学問である」ということを理解しましょう。 基礎となる確率が定められていなければ【正しい統計的推論】は存在しません。 （注） 基礎となる確率
長尾真（情報工学者）新井紀子（数学者）｜INFORIUM｜NTTデータ
人間を理解し、人工知能をさらに先へ。 情報処理学で多大な功績を残した長尾真氏と 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで人間の能力に注目するようになった 国立情報学研究所の新井紀子教授が、 AI技術の発展にはこれから何が必要になるのか、徹底討論しました。 人間の知能を支えるもの新井 私が「ロボットは東大に入れるか」というプロジェクト(※1)を始めたときに人工知能学、特に言語処理の方面から「何でこんな役に立たないことをするのか」という批判的なご意見を受けました。そんな中、長尾先生が「それは今やるのはなかなか面白かろう」と、言語処理学会の記念大会などに私を講師として呼んでくださったのが印象に残っています。 長尾 でも、それから4～5年のうちに東ロボをおやめになった。「もうちょっとやったら面白いところまで展開するのでは」と思っていたので、それが残念です。 新井 いえ、まだプロジェクトはやめてい
Proof summit 2017 for slideshare
Okamoto Laboratory, The University of Electro-Communications•11.8K views
小池都知事、市場移転に関する記録の不備に「私がAIだからです」と答える
⌘ねこおぢさん⌘ @necoodisan 【#小池知事 記者会見】 市場移転に関する最終決定に関する記録が残っていないのは 何故か？と記者から訊かれ 『それは、私がＡＩだからです』ｗｗｗ そんな言い草がありますか？つうの pic.twitter.com/N6O4OedBF6 2017-08-10 17:10:03 Lyiase 💉💉 @C99 2日目 東F-08b お手伝い @lyiase AIを知らない彼女が言う分にはいいよ。 これを報道する側が無視したり、適切な解説をせず乗ったりしたら、AI作ってる者として許さない。 これは報道の仕方を間違えると、我々が迷惑を被る難しい案件。 メディアの責任としてある程度のミスは当然指摘して適切に訂正しなくてはいけない。 twitter.com/nekoodisan/sta… 2017-08-10 22:25:41 Lyiase 💉💉 @C99
人間の心を読む機械学習 見かけの不合理性を超えたベイジアンな個人の行動規範とは - SmartNews Engineering Blog
スマートニュース、データサイエンス・マシンラーニングチームの高橋力矢と申します。記事選定や広告ターゲティングといった、高度な機械学習アルゴリズムを必要とする仕事全般に携わっています。 記事や広告を選択する際には、 人の好みをアルゴリズムで予測する必要があります。本エントリーでは、機械学習と近年流行った行動経済学とをつなげる試みを通じて、人の好みや選択規範がどれだけ機械的に予測できるものかについて、ご紹介したいと思います。 San Diegoの風にふれて Mission Bay San Diegoは米国カリフォルニア州南部の、メキシコとの国境付近にあるリゾート地です。米国海軍の基地があることで有名ですが、La Jolla ShoreやMission Bayに代表される、マリンリゾート・マリンスポーツのメッカでもあります。加えて、University of California, San Di
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