Wasserstein独立性による公平なテキスト分類（Fair Text Classification with Wasserstein Independence）
田中専務拓海先生、最近部下から「テキスト解析で偏りがあるから改善しないと」と言われまして。論文を読むようにとも言われたのですが、専門用語が多くて尻込みしています。まず、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！この論文は、テキスト分類モデルが性別や属性で不公平に
Fairness
1545連合学習における公平性への攻撃（Attacks on Fairness in Federated Learning）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が『連合学習で公平性を壊す攻撃がある』って騒いでましてね。正直、連合学習という言葉からして何が起きるのか想像がつかないんですが、これは投資に値するリスクなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理すれば見えてきますよ。結論を先に言うと
配備データから学ぶ希少社会資源の最適かつ公正なオンライン配分（Learning Optimal and Fair Policies for Online Allocation of Scarce Societal Resources from Data Collected in Deployment）
田中専務拓海さん、最近部署から『現場データで政策を学習して配分しよう』って話が出ましてね。うちみたいな会社にも関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。要するにこの論文は『限られた資源を、持っている現場データを使って長期的に最も効果的
公正性を保証するためのグラフ学習統合フレームワーク（A Unified Framework for Fair Spectral Clustering With Effective Graph Learning）
田中専務拓海先生、最近部下が「フェアなクラスタリング」って論文を読めと言うんですけど、正直何が問題で何が解決されるのかさっぱりでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず簡潔に結論を述べますと、この研究は「クラスタを作るときに公平性を担保しつつ、生データからノイズを取り除いて良い
共変量シフトおよび依存性シフト下におけるアルゴリズム公平性の一般化 (ALGORITHMIC FAIRNESS GENERALIZATION UNDER COVARIATE AND DEPENDENCE SHIFTS SIMULTANEOUSLY)
田中専務拓海先生、最近社内で『公平性の問題』って話が出てきましてね。モデルを現場に入れたら、ある属性の人だけ成績が落ちたと報告されました。これって要するに何が起きているんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず簡単に言うと、学習時と現場でデータの『分布』が変わることで精度
DPSUR: Accelerating Differentially Private Stochastic Gradient Descent Using Selective Update and Release（選択的更新・公開による差分プライベートSGD高速化）
田中専務拓海先生、差分プライバシーを使った学習で「遅くて役に立たない」と聞いたんですが、本当にそんなものなのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！差分プライバシー（Differential Privacy、DP）を組み込んだ学習は、保護のためにノイズを入れるので収束が遅くなるこ
ランダムフォレスト予測の事例ベース説明（Example-Based Explanations of Random Forest Predictions）
田中専務 拓海先生、ランダムフォレストの説明って、ウチの現場で言うとどう使えるんでしょうか。部下が「事例を見せれば納得する」と言ってまして、でも何を見せればいいか判断がつかなくて困っています。 AIメンター拓海 素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、ランダムフォレストを事例で説明する手法があって、予
ARIA：フェデレーテッド視覚分類におけるアーキテクチャ・初期化・集約手法の相互作用（ARIA: ON THE INTERACTION BETWEEN ARCHITECTURES, INITIALIZATION AND AGGREGATION METHODS FOR FEDERATED VISUAL CLASSIFICATION）
田中専務拓海先生、最近社内で「フェデレーテッドラーニング」が話題になりましてね。うちの現場で導入する価値があるのか、論文を読もうとしたのですが英語が難しくて……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、分かりやすく順を追って説明しますよ。まず結論だけ先に
信頼性のためのモデル多様性のベンチマークに関する実証的研究：画像分類のケーススタディ（An Empirical Investigation into Benchmarking Model Multiplicity for Trustworthy Machine Learning: A Case Study on Image Classification）
田中専務拓海先生、最近部下から『モデルの多様性（model multiplicity）』という言葉が出てきて困惑しています。要は同じ精度ならどれを選んでも同じだと思ってよいのですか。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、見かけの精度が同じでも内部の判断や弱点は大きく異な
Aiming to Minimize Alcohol-Impaired Road Fatalities: Utilizing Fairness-Aware and Domain Knowledge-Infused Artificial Intelligence（アルコール影響下運転による死亡事故抑止を目指す：公平性配慮とドメイン知識を組み込んだ人工知能の活用）
田中専務拓海先生、最近部下から「AIで現場のリスクを予測して効率化できる」と聞いているのですが、具体的に何が変わるのか分からなくて困っております。今日の論文はどんなことを示しているのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、飲酒運転（DUI: Driving Unde