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Fairness

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誤分類に注目した公平性の再定義と学習手法（Fairness Beyond Disparate Treatment & Disparate Impact: Learning Classification without Disparate Mistreatment）

田中専務拓海さん、この論文って何を変えるものなんですか。現場に導入するかの判断材料が欲しいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、機械学習の判断で一部の人たちが誤った扱いを受けないように、誤分類の比率に着目して学習モデルを作る方法を示すものですよ。田中専務要

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公平な予測アルゴリズムのための統計的枠組み（A statistical framework for fair predictive algorithms）

田中専務拓海さん、最近うちの若い社員が「予測モデルの公平性」って話をしてきて、会議で困ってしまいました。要するに、AIが偏った判断をするリスクがあるという話のようですが、経営として何を心配すればいいのか教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね、田中専務！予測モデルの

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再犯予測における公平な予測と差別的影響（Fair prediction with disparate impact）

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。最近、再犯リスクをAIで判定するツールの話が部署で出てきましてね。部下が『公平性が大事だ』と言うのですが、実際どこに気を付ければいいのか見当がつかず困っています。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必ず理解できますよ

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フェアで多様なサブサンプリングの方法（How to be Fair and Diverse?）

田中専務拓海先生、最近部下に「データの偏りで採用や評価が問題になる」と言われて困っています。論文の話を聞いて、それが何を変えるのか知りたいのですが、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！データからサンプルを取るときに、多様性と公平性を同時に担保できるかを示し

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MOOCビッグデータのコース推薦のための文脈対応オンライン学習（Context-Aware Online Learning for Course Recommendation of MOOC Big Data）

田中専務拓海先生、最近部下からMOOCのデータを活用して教育サービスを作るべきだと言われまして、正直どこから手をつければ良いのか分かりません。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！大丈夫、整理してお話ししますよ。まず結論だけ言うと、この論文は「大量のMOOC

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平等な機会の保証（Equality of Opportunity in Supervised Learning）

田中専務拓海先生、最近部下からフェアネス（公平性）の論文を読むよう言われましてね。何となく「差別をなくす」って話だとは思うのですが、経営判断でどう扱えばいいのか全然つかめなくて困っています。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！本論文は「Equalized

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公平性の（非）可能性（On the (im)possibility of fairness）

田中専務拓海先生、最近うちの部下が「公平なAIを入れよう」とやたら言うのですが、そもそも「公平」って技術的にどういう意味なんでしょうか。導入で本当に効果が出るものか、投資対効果が見えません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！公平性は一枚岩ではなく、定義の仕方で結果が変わるんですよ。

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リスクスコアの公正な算出における固有のトレードオフ（Inherent Trade-Offs in the Fair Determination of Risk Scores）

田中専務拓海先生、最近うちの部署でも「AIでリスク判定」って話が上がってましてね。部下は「公平にできます」と言うんですが、本当にそうでしょうか。導入前に押さえるべきポイントを教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理しましょう。要点は三つに絞れ

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位置認識に基づく静止・移動ユーザー間の機会的帯域共有（Location Aware Opportunistic Bandwidth Sharing between Static and Mobile Users with Stochastic Learning in Cellular Networks）

田中専務拓海さん、この論文って要するに何を解決しているんですか。現場では「移動するお客様の通信が遅い」と文句が来てまして、投資に見合うか知りたいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この論文は「場所（ロケーション）に応じて、固定ユーザーと移動ユーザーの間で基地局の

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社会差別推論のための因果推論（Causal Inference for Social Discrimination Reasoning）

田中専務拓海先生、最近部下から「うちの採用でAIに偏りがあるかもしれない」と言われて困っております。統計で差は見えても、それが本当に不当な差別かどうか見極められません。要するに、どう判断すれば良い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、一緒に考えれば必ず

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