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Fairness

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低解像度顔画像の識別を助ける合成手法：MagnifyMe（MagnifyMe: Aiding Cross Resolution Face Recognition via Identity Aware Synthesis）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、現場から「監視カメラ映像の顔が小さくて認識精度が上がらない」と報告がありまして、上からは「AIで何とかしろ」と。要するに低解像度の顔画像をどう扱うか、いい手がないものでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整

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未知の公平性指標を伴うオンライン学習（Online Learning with an Unknown Fairness Metric）

田中専務拓海先生、最近部署で「公平性を守りながら機械学習を回す」という話が出てきましてね。正直、何をどうすれば良い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、順を追って整理すれば見えてきますよ。まずは「公平性（fairness）」って何を指すかを一緒に確認し

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実体化されたリアルタイム相互作用が示す慣習形成の鍵（MODELING THE FORMATION OF SOCIAL CONVENTIONS FROM EMBODIED REAL-TIME INTERACTIONS）

田中専務拓海さん、最近部署で「AIで現場の慣習を学ばせたい」と言われまして、正直何を基準に投資すれば良いか分からず困っております。要するに現場のやり方を機械に覚えさせると効率化できるという話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、本研究は「機械が現場で人と同じように

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公正なクラスタリングの実現とfairletによる分解（Fair Clustering Through Fairlets）

田中専務拓海先生、最近部下から「クラスタリングで公平性を担保すべきだ」と言われて困っております。要するに機械が偏った判断をするのを防げばいいのですか？現場のコストや導入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！大丈夫、一緒に整理すれば必ず理解できますよ。今回は“公平なク

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品質重視の機械学習ジョブスケジューリング（SLAQ: Quality-Driven Scheduling for Distributed Machine Learning）

田中専務拓海先生、最近うちのエンジニアが「スケジューラを変えれば学習が早くなる」と言い出しましてね。で、SLAQという論文があると聞いたのですが、正直ピンと来ないんです。要するに何が変わるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。簡単に言うと、

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機械学習における公平性強化介入の比較研究 (A comparative study of fairness-enhancing interventions in machine learning)

田中専務拓海先生、最近うちの部署でも「AIで公平性を担保しろ」と言われてましてね。ですが、何を基準にすれば公平と言えるのか、そもそも手段が多すぎて判断がつきません。要するにどれを選べば失敗しないんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！公平性（fairness）はいくつもの定義が

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公平かつ多様なDPPに基づくデータ要約（Fair and Diverse DPP-based Data Summarization）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『要約データが偏っている』と指摘されまして、どう対応すべきか悩んでおります。要するに『要約しても公平でないと困る』という問題で合っていますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。ここでの要点は二つです。

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個人化の評価指標とその実務的意義（A Metric for Personalization）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「パーソナライズが鍵だ」と言うんですが、正直ピンと来ないんです。論文を一つ読んでみようと言われたのですが、どこから手をつければ良いかわかりません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！パーソナライゼーション（personalization、個人化）の評

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ユーザー注意と製品注意でレビュー表現を改善する（Improving Review Representations with User Attention and Product Attention for Sentiment Classification）

田中専務拓海先生、最近部下から「レビュー分析にAIを使えば売上が伸びます」と言われて戸惑っております。そもそもレビューの感情分析が何を見ているのか、実務でどう活かせるのかが分かりません。まずは結論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！結論から言うと、この研

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高解像度顔補完と属性制御を同時に実現する進展的GAN（High Resolution Face Completion with Multiple Controllable Attributes via Fully End-to-End Progressive Generative Adversarial Networks）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「顔写真の欠損を自然に直せる技術がある」と聞きまして、我が社の製品写真やカタログで使えないかと考えています。そもそも何が新しい技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。端的に言うと、この研究

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