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
【一問一答】マヅコの知らない「異常検知」の世界 - Qiita
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
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