豪データサイエンティストが語る「AIのバイアスは悪くない。豪データサイエンティストが語る「AIのバイアスは悪くない。豪データサイエンティストが語る「AIのバイアスは悪くない。悪いのは・・・」2019/10/17特集TweetShareHatenaAI開発者とクライアントに忍び寄る、新たな倫理的課題について、気鋭のデータサイエンティストが語る。健康と小売を専門とするGovlawtech所属のデータサイエンティスト。人間、それは機械学習のバイアスの究極的な源。いうと、すべての機械学習モデルは人間が作成するからだ。組織チームデータサイエンティストデータ収集者これだけの「バイアス」の要因がある。おっと、忘れてはいけないのが「データ自体にも固有のバイアスがある」。バイアスは、最も広い意味で言うと機械学習のバックボーンでもある。乳がん予測モデルは乳がんの病歴がある女性を材料にして作られているから、場合によっては色々と偏ることになる。ここで重要なのは、「そのモデルは偏っているか?」という質問ではない。偏っていることはあたりまえだから。良い質問をしようと思ったら、AIのヨーロッパ連合グループはモデル構築のためのガイドラインを見ると良いかもしれない。ガイドラインは以下のような内容になっている。合法的であることすべての法律を尊重することすべての規制を尊重すること倫理的であること原則を尊重すること価値を尊重すること堅牢であること技術的な観点を持つこと社会環境を考慮すること歴史的事例このコンテンツを閲覧するには無料会員ログインが必要です。自動運転車をサイバー攻撃から守れ!異常検知手法の活躍【AI論文】...老人ホームへのロボット配備PJ【AI論文】ハッキングにタックリング。機械学習でサッカー賭博。おいしさはAIが判断?機械学習で食品フレーバーを評価する(AI×食品)【論文】スマートグリッドの実現に向けて。Day10「線形識別モデル(1)」おすすめポスト風力発電機のダメージを「ドローンが自動検出!」(AI×ド...AIで「電気料金の最適化」を実現する為に予測できること(...見た目から果実の成熟度を自動分類する。