Bias

4039
  • 論文研究

推薦のための双曲グラフ変換器(Hgformer: Hyperbolic Graph Transformer for Recommendation)

田中専務拓海さん、この論文のタイトルを見たんですが、双曲って何ですか。うちの製造業に関係あるんですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!双曲(Hyperbolic)とは、簡単に言うとデータの“距離の取り方”を変える考え方ですよ。これを使うと、顧客の少ない長尾データ(ロングテール)を

  • 論文研究

高次元環境におけるポリシーの事後評価(Post Launch Evaluation of Policies in a High-Dimensional Setting)

田中専務拓海さん、お時間をいただきありがとうございます。最近、部下から“実験”を減らして安全に改善を図れる手法があると聞きまして、具体的に何ができ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!大丈夫、一緒に整理しましょう。簡単に言うと、実験(A/Bテスト)を減らしな

  • 論文研究

点群に対する深層学習アーキテクチャにおける等変性と対称性破れの有用性(On the Utility of Equivariance and Symmetry Breaking in Deep Learning Architectures on Point Clouds)

田中専務拓海さん、最近部下から『点群(point cloud)を使ったAIが有望です』って言われましてね。うちの現場でも使えるんでしょうか。まずこの論文は何を示しているんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すればわかりますよ。要点は三つです。等変性(equi

  • 論文研究

政治的真実を探る:ニュアンスを読み解く(Navigating Nuance: In Quest for Political Truth)

田中専務拓海さん、最近の論文で「政治的バイアスを検出する」って話を聞きました。私たちのような製造業に関係ありますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!ありますよ。メディアの偏向が社外評判や採用、地域の受注環境に影響する時代ですから、大局を見渡すためのツールになり得るんです。

  • 論文研究

大規模言語モデルにおける文化的抹消の危険性(Risks of Cultural Erasure in Large Language Models)

田中専務拓海先生、最近うちの若手から「大規模言語モデルを導入すべきだ」と言われて困っているんです。便利そうではあるが、現場の文化や地域特性が壊れてしまわないか心配でして、論文を頼りに説明してほしいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、まずは結論だけ端的に言いますよ。最

  • 論文研究

長距離脳グラフ・トランスフォーマー(Long-range Brain Graph Transformer)

田中専務拓海先生、最近部下から「脳のネットワーク解析で長距離の繋がりを考慮すると精度が上がる」と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、これは経営判断にどう関係する話でしょうか。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。要点は三つです。長距離の結びつきが見えると

  • 論文研究

Enhancement of Neural Inertial Regression Networks: A Data-Driven Perspective(ニューラル慣性回帰ネットワークの強化:データ駆動視点)

田中専務拓海先生、最近部下から「慣性センサにディープラーニングを使うと良い」と言われて困っています。何が変わるのか、実務でのメリットを端的に教えてくださいませ。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!慣性センサに深層学習を使うと、センサ生データから直接必要な情報を推定できるようになり、従

  • 論文研究

関係抽出の再考:ショートカットを超えて汎化へ(Rethinking Relation Extraction: Beyond Shortcuts to Generalization with a Debiased Benchmark)

田中専務拓海先生、最近部下からこの論文の話が出ましてね。「関係抽出の再考」って聞いたんですが、我々の現場でも使えるものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!関係抽出(Relation Extraction)は文章から「AはBの社員である」などの関係を取り出す技術ですよ。

  • 論文研究

合成データは公平でかつプライバシーを守れるか?(Can Synthetic Data be Fair and Private?)

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から「合成データを使えば個人情報の問題と公平性の課題が同時に解ける」と聞かされまして。要するにコストをかけずに安全で公平なモデルが作れるという理解でいいのでしょうか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大事な問いです。まずは落ち着

  • 論文研究

年齢情報に基づく端末選択と送信電力最適化によるOver-the-Air Federated Learningの改善(Age-Based Device Selection and Transmit Power Optimization in Over-the-Air Federated Learning)

田中専務拓海さん、最近聞いた研究の話で「Over-the-Air Federated Learning」って言葉が出てきたんですが、正直ピンと来ません。うちの工場に関係ありますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、噛み砕いて説明しますよ。Over-the-Air Feder