290783記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 公正性を保証するためのグラフ学習統合フレームワーク（A Unified Framework for Fair Spectral Clustering With Effective Graph Learning）
3 分で読了
0 views

公正性を保証するためのグラフ学習統合フレームワーク

（A Unified Framework for Fair Spectral Clustering With Effective Graph Learning）

#Fairness
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下が「フェアなクラスタリング」って論文を読めと言うんですけど、正直何が問題で何が解決されるのかさっぱりでして。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず簡潔に結論を述べますと、この研究は「クラスタを作るときに公平性を担保しつつ、生データからノイズを取り除いて良いグラフを自動で作る」仕組みを一つにまとめたものですよ。

田中専務

それって要するに、データのグラフをちゃんと作らないと結果が偏るから、最初からグラフ作りもクラスタリングも一緒にやってしまおうという話ですか？

AIメンター拓海

その通りです。詳しくは三点、まずグラフ（graph learning、GL、グラフ学習）を生データからノイズを除いて推定する点、次にグループ公平性（group fairness、GF、グループ公平性）を埋め込んだスペクトル埋め込み（spectral embedding、SE、スペクトル埋め込み）を用いる点、最後に離散ラベリングでk-meansに頼らずスペクトル回転（spectral rotation）を使う点です。

田中専務

うーん、グラフを推定するってのは例えばどんなイメージでしょうか。現場のデータは汚れていることが多いので、そこが心配でして。

AIメンター拓海

良い質問です。身近な例で言えば、あなたの工場で各製品の類似度を示す表を作るとしますが、その表がノイズだらけだと間違ったグループに分けられます。そこで論文ではノードごとに適応するフィルタを使って信号を滑らかにし、良い

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
階層的多項式の学習と三層ニューラルネットワーク
（Learning Hierarchical Polynomials with Three-Layer Neural Networks）
次の記事
配備データから学ぶ希少社会資源の最適かつ公正なオンライン配分
（Learning Optimal and Fair Policies for Online Allocation of Scarce Societal Resources from Data Collected in Deployment）
関連記事
スポーツと音楽に適用された大規模生成AIテキスト
（Large Scale Generative AI Text Applied to Sports and Music）
差分プライバシーを備えた安全な乗算
（Differentially Private Secure Multiplication: Hiding Information in the Rubble of Noise）
科学者の初試験
（Scientists’ First Exam: Probing Cognitive Abilities of MLLMs via Perception, Understanding, and Reasoning）
降水量ダウンスケーリングの尤度ベース生成アプローチ
（A Likelihood-Based Generative Approach for Precipitation Downscaling）
階層的探索空間におけるFaDEを用いた効率的なニューラルアーキテクチャ探索
（Efficient NAS with FaDE on Hierarchical Spaces）
物理的に解析可能なAIベースの非線形車列ダイナミクスモデリング
（Physically Analyzable AI-Based Nonlinear Platoon Dynamics Modeling During Traffic Oscillation: A Koopman Approach）
関連タグ
#Fairness
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
量子機械学習におけるqRAMの最適使用
（Optimal Usage of Quantum Random Access Memory in Quantum Machine Learning）
  • 論文研究
定量的品質と知覚的品質を同時に考慮する深層学習ベースの画像超解像
（Deep Learning-based Image Super-Resolution Considering Quantitative and Perceptual Quality）
  • 論文研究
電子線で誘導したSi原子移動中の原子構造追跡を深層機械学習で解く
（Tracking atomic structure evolution during directed electron beam induced Si-atom motion in graphene via deep machine learning）
  • 論文研究
非局所対流の数値解析
（Numerical Analysis of Nonlocal Convection — Comparison with Three-Dimensional Numerical Simulations of Efficient Turbulent Convection）
  • 論文研究
知覚重視のGANによる超解像──周波数領域の損失で視覚品質を高める
（Generative Adversarial Network-based Image Super-Resolution using Perceptual Content Losses）
  • 論文研究
リアルタイム同時意味分割と深度推定の実用化
（Real-Time Joint Semantic Segmentation and Depth Estimation Using Asymmetric Annotations）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む