fairness
前回は公平性の規準をいくつか定式化し、不公平性の緩和アルゴリズムを紹介しました。 第3部では、公平性のためのいくつかのツールを紹介した後、Fairlearnを用いて不公平性の緩和アルゴリズムの1つである閾値最適化アルゴリズムを実装していきます。その中で、モデル間の予測精度と公平性のトレードオフや各モデルの精度指標および公平性指標の可視化…さらに詳しく
fairness
前回は不公平なAIシステムの活用事例を紹介し公平性とはどんなものかを概観しました。また、不公平の原因はバイアスにあることを述べ、いくつかのバイアスを紹介しました。 第2部では、いよいよ公平性の定義を扱います。また、いくつかの不公平性の緩和アルゴリズムも紹介します。ここで登場したアルゴリズムの1つを第3部で実際に実装していきますので楽しみ…さらに詳しく
fairness
日常生活の中に機械学習を活用したAIシステムやアプリケーションが浸透して久しいですが、それらは本当に適切な動作をしているのか、差別的な振舞いはしていないか、ということに疑問を持ち始めた方もいらっしゃるのではないでしょうか。余暇に鑑賞する映画のレコメンドや海外の記事を読むために用いる機械翻訳ツールなどの身近なものから、ローン申請や雇用など人…さらに詳しく
分析基盤
はじめに Jupyter Notebook 計算資源の共有 ファイル共有、データ共有 Jupyter Hubとの連携 まとめ はじめに 機械学習に必要なマシンリソースをどのように管理されていますか？ クラウド上の仮想マシンやサービスを利用するケース、ローカルPCでなんとか頑張るなど、各個人でリソースを確保してい…さらに詳しく
Deep Learning
深層学習の登場によってAI（人工知能）の計算能力が飛躍的に向上したことで、現在では音声認識からデータ分析、画像処理など、様々な分野でAIが精度を上げています。 特に画像認識・解析はAIが得意とする分野であり、高精度で画像や映像から特徴量を抽出することができます。 このようなAIによる高度な画像認識・画像解析は医療から生産、マー…さらに詳しく
