情報流通と偏向の臨界点：確認バイアスが生むネットワーク分極（When facts fail: Bias, polarisation and truth in social networks）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が『SNSでの誤情報が増えている』って騒いでましてね。AIやネットを使って対策するなら、まず何を押さえればいいんでしょうか。投資対効果も気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文はネットワーク上の情報流通を数理モデルで説明し、「一部の
Bias
4405Mallowsランキングモデルの最尤推定と再生性（Mallows Ranking Models: Maximum Likelihood Estimate and Regeneration）
田中専務拓海先生、最近うちの部下が「ランキングデータを解析して需要予測に使える」と騒いでおりまして、そもそもランキングの統計モデルというのがどういうものか、投資に値するのか教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ランキングを扱うモデルは、複数の選択肢を順位付けしたデ
二段階スケールを用いた分布的最近傍法による最適非パラメトリック推論（Optimal Nonparametric Inference with Two-Scale Distributional Nearest Neighbors）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。先日部下に「Two-Scale Distributional Nearest Neighborsという論文が良い」と言われまして、正直名前だけ聞いてもピンと来ません。要するに現場で使えるか、投資対効果が見えるものなのか教えていただけますか。AIメ
ドメイン逆学習で深層分類器のバイアスを低減する手法（Reducing model bias in a deep learning classifier using domain adversarial neural networks in the MINERνA experiment）
田中専務拓海先生、最近部下から「シミュレーションで学習したAIを実機で使うと偏りが出る」と聞きまして、正直よく分かりません。これって要するに何が問題なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、シミュレーションで学んだAIが実際のデータに弱い原因は「ドメイ
未知の例を学習することでのMLモデルの一般化 (Learning Unknown Examples For ML Model)
田中専務拓海先生、最近部下に「未知のデータが問題だ」と言われまして。要するに学習データに無い例がモデルに悪さをする、という話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その通りです。学習データに存在しない「未知の例（unknown unknowns）」があると、machine lea
LASSOのスケーリングによる改善（On an improvement of LASSO by scaling）
田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下から「LASSOを使えば特徴選択ができる」と聞いたのですが、実務で使う際の落とし穴はありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！LASSOは変数選択に強い方法ですが、実際には「過剰な縮小（バイアス）」という問題が出ることが
テキスト感情表現の最適化（Finding Good Representations of Emotions for Text Classification）
田中専務拓海先生、最近部下から「感情を理解するAIを入れろ」と言われて困っております。論文を読めと言われましたが、そもそも何が変わるのか全く見当がつかないのです。要するに現場で役立つ投資なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文はテキ
弱ラベル（Weak Supervision）によるペプチド–スペクトル対応（Peptide-Spectra Matching from Weak Supervision）
田中専務拓海先生、最近部下から「プロテオミクスにAIを使おう」と言われましてね。そもそもスペクトルって何を指しているのかもよく分からないんです。これって要するに何を見ているんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！スペクトルとは簡単に言えば、試料中の分子を砕いて出てくる“指紋
ネットワーク基盤のバイアス付き決定木アンサンブルによる薬物感受性予測（Network-based Biased Tree Ensembles (NetBiTE) for Drug Sensitivity）
田中専務拓海先生、最近部下から「遺伝子発現で薬の効き目を予測できる論文」があると聞きまして、正直何がどう役立つのか見当がつきません。要点をざっくり教えていただけますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、この研究は「薬の標的とつながる遺伝
視覚的感情のデータ偏りを考察する（Contemplating Visual Emotions: Understanding and Overcoming Dataset Bias）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「感情認識にAIを入れれば顧客理解が進む」と言うのですが、そもそもビジュアルで感情を読むというのは現実的なんでしょうか。データの偏りとか聞くと不安でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、感情を画像から推定する研究は着実に進んでいますよ。た