公平性に配慮した機械学習 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。メルペイのMachine Learningチームの@hiroです。Merpay Advent Calendar 2021 の18日目の記事をお届けします。 機械学習の社会的重要性の高まり 近年、機械学習という技術領域が人口に膾炙し、多くの産業やプロダクトに用いられるようになってきています。機械学習は、アルゴリズムによって、蓄積されたデータのパターンを学習し、従来ひとの判断やルールベースで行ってきた意思決定を自動化、高精度化することで、様々な産業の生産性向上に寄与し、私達の生活を豊かにしてきました。私達の社会にとってなくてはならない技術領域のひとつになっています。 一方、そうした機械学習の自動判断において、結果的に差別的な振る舞いをしてしまったり、お客さまに不愉快な体験をさせてしまったりといった、社会にネガティブな影響を与えてしまう事案も発生しています。この記事で具体的な事例をと
MIT study finds ‘systematic’ labeling errors in popular AI benchmark datasets
VentureBeat presents: AI Unleashed - An exclusive executive event for enterprise data leaders. Network and learn with industry peers. Learn More The field of AI and machine learning is arguably built on the shoulders of a few hundred papers, many of which draw conclusions using data from a subset of public datasets. Large, labeled corpora have been critical to the success of AI in domains ranging
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公正配慮型データマイニング Fairness-aware Data Mining
Mapping the latent spaces of culture
