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Bias

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河川ネットワークにおける水温予測のための物理指導された公平なグラフサンプリング（Physics-Guided Fair Graph Sampling for Water Temperature Prediction in River Networks）

1. 概要と位置づけ結論を先に述べると、本研究は河川ネットワークに対する水温予測で、物理法則を手がかりにグラフの重要なつながりだけを選び取ることで、予測精度を落とさずに地域間の予測バイアスを低減する点で革新的である。従来の機械学習モデルは観測データが偏ると特定地域で性能が落ちやすいが、本研究は物理

  • Fairness
  • , Bias
  • 論文研究

深層オブリビアスフォレストアンサンブル（DOFEN: Deep Oblivious Forest ENsemble）

田中専務拓海先生、最近、社内で表形式データに強いモデルが話題になっていると聞きました。画像や文章じゃなくて、うちの売上表や品質データにこれが使えると聞くと興味はあるのですが、そもそもDNNと木モデルの違いを端的に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！深層ニューラル

  • Bias
  • , Neural Networks
  • 論文研究

中国語における誤りから学ぶ自己訂正型敵対的訓練（Learning from Mistakes: Self-correct Adversarial Training for Chinese Unnatural Text Correction）

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から『文章の誤りをAIで直せる』と言われて困っておりまして、どれほど実務で使えるのか見当がつかないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば実務での有効性が見えてきますよ。まずはこの論文の要点を平易に説明しますね。

  • Bias
  • 論文研究

ImageNetの単一ラベル仮定は多ラベル性とどれほど整合しているか？ Re-assessing ImageNet: How aligned is its single-label assumption with its multi-label nature?

田中専務拓海先生、最近部下からImageNetというデータセットの話が出ましてね。うちでAIを使うとき、このデータがどう影響するのか、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！ImageNetはコンピュータビジョンで長く使われてきたデータセットです。ただし、従

  • Evaluation
  • , Bias
  • , Classification
  • 論文研究

近似的不変性による壊れた対称性の学習（Learning broken symmetries with approximate invariance）

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。部下からこの論文を読めと言われたのですが、正直タイトルだけで頭が痛いです。要点だけ簡単に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、一緒に要点を3つに分けて整理しますよ。結論だけ先に言うと、この論文は「現実には完全でな

  • Bias
  • 論文研究

DebiasDiffによるテキスト→画像拡散モデルのバイアス除去（DebiasDiff: Debiasing Text-to-image Diffusion Models with Self-discovering Latent Attribute Directions）

田中専務拓海さん、最近部下が「生成系AIのバイアス対策」って言ってましてね。論文の名前を聞いたんですが、DebiasDiffってのが良さそうだと。正直、何がどう良くなるのか、要点を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！DebiasDiffは、生成画像が訓練データの

  • Diffusion Model
  • , Bias
  • 論文研究

デバイアスされたオンライン軌跡異常検知のための因果的暗黙生成モデル（CausalTAD: Causal Implicit Generative Model for Debiased Online Trajectory Anomaly Detection）

田中専務拓海先生、最近部下から「軌跡データの異常検知を入れたい」と言われまして、何だか難しそうでして。そもそも軌跡異常検知って、要はタクシーや物流の動きを見ておかしい動きを見つけるという理解で合っていますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！はい、その理解で問題ありませんよ。軌跡異

  • Bias
  • 論文研究

Disparate Model Performance and Stability in Machine Learning Clinical Support for Diabetes and Heart Diseases（糖尿病と心疾患における機械学習臨床支援のモデル性能差と安定性）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「AIで診断支援を導入すべきだ」と言われまして。ただ、現場のデータが偏っていると聞きまして、これって本当に使えるのか不安なんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、焦る必要はありませんよ。一緒に要点を整理すれば、現場で

  • Training Data
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  • , Machine learning
  • 論文研究

推薦システムの不変的デバイアス学習（Invariant Debiasing Learning for Recommender Systems）

田中専務拓海先生、推薦システムの最新研究について聞きたいのですが、論文を読んで頭がこんがらがってしまいました。要点を簡単に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！今回の論文は推薦システムのバイアスを扱う手法で、結論を先に言うと「不完全な偏りあるデータからでも、重要な

  • Distribution Shift
  • , Bias
  • 論文研究

統計的推論と分布頑健性のためのバイアス除去非パラメトリック回帰（Debiased Nonparametric Regression for Statistical Inference and Distributionally Robustness）

田中専務拓海先生、最近部下から "非パラメトリック回帰" がいいと聞いて戸惑っております。うちの現場に役立つ話でしょうか。投資対効果が見えないと決断できません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！投資対効果（ROI）を重視する立場は正しいです。今日は論文の肝を投資感覚で3点に分けて説

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