Kaggle「MoA」で4位入賞、Masterの称号を獲得しました | Recruit Tech Blog
Kaggle「MoA」で4位入賞、Masterの称号を獲得しました kaggle_moa_prediction はじめに 先日、Kaggle主催のMechanisms of Action (MoA) Prediction（※）に参加しました。チームメンバーは、エムスリー株式会社 堀江氏、そして 当社所属のデータサイエンティストである、羽鳥、阿内、佐々木、小畑の5名です。 本コンペティションは医薬品の作用機序予測がテーマであり、世界中から4,373チームのデータサイエンティストが参加しました。 我々のチームは全チーム中4位の成績を収め、$5,000の賞金と、Kaggle Masterの称号を獲得しました。 ※ Kaggleは、世界最大のデータサイエンスコンペティションのプラットフォームで、世界中から15万人以上のデータサイエンティストが技術を競い合います。Kaggle Masterの称号を獲
事例公開：グレーゾーン解消制度を使ったルールメイキング | Wantedly Corporate Team Blog
皆様こんにちは！コーポレート・リーガルチームの植田です。 先日、当社にて職業安定法に関してグレーゾーン解消制度の申請を行い、規制所管官庁である厚労省から「Wantedlyが開発する推薦技術を用いた募集のパーソナライズ機能の実装が「職業紹介」に該当しない」との回答を得ました。 近年グレーゾーン解消制度を用いて法的論点の明確化を推し進める企業が増えていますが、まだまだ知名度が高いとは言えない制度ですし、申請の背景や具体的な手続きを社内の立場で紹介した事例も少ないので、（ごく簡単にではありますが）今回は当社のケースをご紹介させていただきます。 グレーゾーン解消制度とはグレーゾーン解消制度とは、簡単にいうと、規制の適用が不明瞭な法的論点（新事業活動に関するものに限ります）について、事前に管轄官庁に照会をかけて（経産省が照会の窓口となります）、その適用の有無を回答してもらう制度です。 ルールが整って
AIと公平性（入門編） - Qiita
はじめに ABEJAのアドベントカレンダーの第・・・何番目だろ・・・？？ ABEJAでは、法務担当者をやっています。 弁護士を10年ほどやっていますが、ふとしたことで機械学習の世界をやってみたくなり、独学で、数学書やPRMLや青本やカステラ本やグッドフェロー先生の本を読んだりして、数学やら機械学習理論やらPythonの勉強をしたり、OJTで学んで、3年ほどRDチームを立ち上げて、機械学習モデルの開発・実装や技術調査に携わっていました。今は、法務関係の仕事がメインです。 今日のテーマはAIと公平性です。 色々テーマはあるのですが、ABEJAの中の人のご希望により公平性にしました。 当初は他のアドベントカレンダーの記事みたいに、コードをいっぱい書いて、「公平性確保のためのいろいろな論文を実装して効果を試してみた」「公平性に関する定義について理論面を解説してみた」系の記事にしようかと思っていたの
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