Fairness

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分布外ポピュレーションにおける安定した異種処置効果推定(Stable Heterogeneous Treatment Effect Estimation across Out-of-Distribution Populations)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から“HTE”って言葉が飛んでくるのですが、うちの現場でも本当に役に立つのか見当がつかなくて困っています。これって要するに何をする手法なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!HTEはHeterogeneous Trea

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機械学習アンサンブルにおける予測の不安定性(Prediction Instability in Machine Learning Ensembles)

田中専務拓海さん、最近部下から『アンサンブルを導入すれば精度が上がる』と聞くのですが、本当に経営判断として安心して投資して良い技術でしょうか。私、デジタルは得意ではなくて不安です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!まず結論から言うと、アンサンブル(Ensemble、アンサンブル)を

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フェア表現学習の10年:課題と機会(10 Years of Fair Representations: Challenges and Opportunities)

田中専務拓海先生、最近「フェア表現学習」なる論文を目にしたのですが、現場に落とすときの実効性がよく分かりません。うちの現場に投資する価値は本当にあるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、まず結論だけ端的に言うと、フェア表現学習は“データの中の望ましくない情報を

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会話の話者伝記を統合するBiosERC(BiosERC: Integrating Biography Speakers Supported by LLMs for ERC Tasks)

田中専務拓海先生、最近部下が『会話の感情認識にLLMで作った“話者の伝記”を入れると性能が上がる』と言うのですが、正直ピンと来ません。要するにどういうことですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!一言で言うと、会話の中で誰が何を言ったかだけでなく、その『人となり』を補助情報として与

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パーソナライズによる公平な連合データクラスタリング(Fair Federated Data Clustering through Personalization: Bridging the Gap between Diverse Data Distributions)

田中専務拓海さん、最近「連合学習」って言葉を現場でよく聞くんですが、当社みたいな現場で使えるものなんでしょうか。データがあちこちにあって一括で集められない状況を想像しています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!Federated Learning (FL)(連合学習)は、データを中

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公正なサブモジュラ被覆(Fair Submodular Cover)

田中専務拓海先生、最近部下から“フェア(公平)”を考慮したアルゴリズムの話を聞きましてね。うちの採用候補を選ぶときとか現場のデータを使うときに関係するんだと。要するに、どんなことを変える研究なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!今回の研究は、“サブモジュラ被覆(Subm

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多くの優れたモデルがもたらす驚き(Amazing Things Come From Having Many Good Models)

田中専務拓海さん、最近社内で『同じ精度のモデルが複数ある』って話を聞きました。そんなことが現実に起きるんですか?うちの現場だと一つの最適解があるはずだと思っていました。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!結論から言うと、可能性としてはよくある話ですよ。最近の研究は「同じように性能が良

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予測型学習者モデルのためのMADD指標に基づく公平な事後処理法(A Fair Post-Processing Method based on the MADD Metric for Predictive Student Models)

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、社内で教育系のAIを導入しようという話が出ておりまして、部下から論文の話を渡されたのですが、正直何を評価していいのか分からなくてして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね、田中専務!まずは落ち着いて、本論文が何を変えようとしているのかを最

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Multimodal Machine Learning for Automated Assessment of Attention-Related Processes during Learning(学習中の注意関連プロセスを自動評価するマルチモーダル機械学習)

田中専務拓海先生、最近若い担当者から「授業や研修でAIが受講者の集中を判定できるらしい」と聞きまして。うちの現場に入れたら本当に効果が出るのか、正直ピンと来ないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、これから分かりやすく整理しますよ。まず結論を3点で示すと、1) カメ

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医用画像分類におけるNeural Collapseの公平性評価(Evaluating the Fairness of Neural Collapse in Medical Image Classification)

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、若手から『Neural Collapseが公平性にも関わるらしい』と聞きまして、正直ピンと来ておりません。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。端的に言うと、この論文は