望ましくないバイアスの緩和を目的としたアドバーサリアル学習（Mitigating Unwanted Biases with Adversarial Learning）
田中専務拓海先生、わが社の若手が「AIは学習データにある偏りをそのまま学習してしまう」と言うのですが、具体的にどんな問題になるのでしょうか。投資対効果を考える経営の立場から教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点を先に三つだけお伝えします。第一に、学習データにある偏り
Fairness
1621顔認証のための加法マージンソフトマックス（Additive Margin Softmax for Face Verification）
田中専務拓海先生、最近部下が顔認証システムを導入すべきだと騒いでおりまして、どの論文を読めばいいのか迷っております。難しい話は苦手でして、要点だけ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！大丈夫、簡単に整理できますよ。今回は「Additive Margin So
差別の方向性に関する情報理論的分析（On the Direction of Discrimination: An Information-Theoretic Analysis of Disparate Impact in Machine Learning）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「モデルに差別的な影響が出ている」と騒いでまして、正直何をどう直せばよいのか見当がつきません。要点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！大丈夫、一緒に整理していきましょう。今回扱う論文は、機械学習モデルの出力分布が属性（例
プライバシー制約下のMOOCデータによる予測と再現性のための枠組み（MORF: A Framework for Predictive Modeling and Replication At Scale With Privacy-Restricted MOOC Data）
田中専務拓海先生、最近部下がMOOCのデータを使って分析しようと言ってきたのですが、うちの会社でも役に立ちますか。そもそもMOOCって何ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！MOOCはMassive Open Online Courseの略で、大規模公開オンライン講座ですよ。世
群衆を使ったステレオタイプ検出と偏りデータの調査（Exploring Stereotypes and Biased Data with the Crowd）
田中専務拓海さん、部下から「データに偏りがある」と言われましてね。AIは便利だと聞くが、うちの現場に入れるには本当に大丈夫なのかと不安です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！AIは道具ですが、入れるデータ次第で偏りを拡大してしまうことがあるんですよ。今日は群衆、つまり市井の人々の力
情報検索のためのニューラルネットワーク（Neural Networks for Information Retrieval）
田中専務拓海さん、最近部下から「検索にニューラルネットワークが使える」と言われまして、正直ピンと来ません。要するに今ある検索（例えば社内の製品マニュアル検索）をどう変えるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。結論を先に言うと、検索結果の「中身の理解
分散機械学習クラスターにおけるオンラインジョブスケジューリング（Online Job Scheduling in Distributed Machine Learning Clusters）
田中専務拓海先生、最近うちの現場でもAIの学習をクラウドでやりたいと言われているのですが、サーバーの使い方やスケジュールをどうすればいいのか分からなくて困っています。そもそもジョブの順番や同時実行数でそんなに差が出るものですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理し
コードと法律をつなぐ最適輸送による公平性の実現（MATCHING CODE AND LAW: ACHIEVING ALGORITHMIC FAIRNESS WITH OPTIMAL TRANSPORT）
田中専務拓海先生、AIが偏るっていう話を聞くと現場に入れづらくて困っているんです。うちの現場でも採用や与信の判断に使えるか悩んでいて、そもそも何が問題なのか正確に掴めていません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、乱暴に言えば「データが偏ると判断も偏る」ということです。今日は
機械学習における公正性の政治哲学的考察（Fairness in Machine Learning: Lessons from Political Philosophy）
田中専務拓海先生、最近部下に「公正性（フェアネス）が重要だ」と言われて困っているのですが、そもそも学術論文で何を論じているのかが分からずして投資判断ができません。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！まず結論だけお伝えすると、この論文は「機械学習の公正
顔画像のプライバシーを守る半敵対的ネットワーク（Semi-Adversarial Networks: Convolutional Autoencoders for Imparting Privacy to Face Images）
田中専務拓海さん、最近うちの若手から「顔画像データを使うなら性別情報を隠すべきだ」って話が出ましてね。顔認証は残したいが、性別や年齢を勝手に推測されるのはまずい、と。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！顔画像の「本人確認に使える」情報は残しつつ、「性別などの属性推定に使えない」ように