小説を商業出版することになり、これまで自分で書いて見直すだけだったのが、編集者・校正者による校正・校閲のプロセスを初めて体験した。その過程で差別語・差別表現に関しての指摘を受けて、改めて自分の中での判断について少し整理しておきたいと思った。 ある言葉が持つニュートラル、ネガティブ、ポジティブの三相を同時に見ないと、「その言葉をここで使うのが適切か」は判断ができないけれど、三相のうち一面しか見なかったり知らなかったりすると正確に判断ができなかったり、話が噛み合わなくなったりする。 指摘を受けた点1 「発狂」や「狂人」に指摘が入った。 江戸時代に実在したという届出「発狂扱ひ」に言及した箇所に指摘が入った時はどうしようかとも考えて、「精神状態の異常による行動という届け出」と言い換えた。 明治時代に精神障害者が「狂病者」と呼称され、「狂」に否定的・差別的な意味あいが付与されてきた。1970年代に「
2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性（解釈性）、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので、特に実ビジネス上は説明可能性に長けたモデルを開発するより、納得できないお客さんを巧みに関係性構築した上で口八丁で完璧に説得できる凄腕営業ピープルを雇う方が重要— TJO (@TJO_datasci) 2019年11月23日 これ自体は与太話なので実際どうでも良い*1のですが、最近色々な研究や技術開発の進展はたまた実務家による考察などを見ていて、「機械学習の説明可能性（解釈性）というのは思った以上に複雑な迷宮だ」と感じることがままあったのでした。 ということで、今回の記事では僕のサーベイの範囲でザッと見て目についた資料などを超絶大雑把にリストアップした上で、主に実務における説明可能性とは何かとい
GPT-4登場以降に出てきたChatGPT/LLMに関する論文や技術の振り返り - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 この記事では、GPT-4の登場から執筆日（2023年5月31日時点）までの2ヶ月間で登場した論文を振り返りながら、まとめて紹介していきます。 LLM/ChatGPTの動向 オープンソースLLM モデル オープンソースLLMの調整 Adapter、LoRA Instruction Tuning Human Feedback プロンプトエンジニアリング プロンプトエンジニアリングの課題①：プロンプトに大量の情報を入れられない プロンプトエンジニアリングの課題②：複雑なタス
『因果推論』（金本拓：オーム社）は因果推論に留まらず現代的なマーケティング分析手法まで網羅したバイブル - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした（ごめんなさい）。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的なマーケティング分析では必須の種々の手法についてまで懇切丁寧に解説とPythonによる実践例が付された本書は、文字通り「マーケティング分析実務家にとってのバイブル」になり得る素晴らしい一冊だと直感し
2024年版：独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス＆定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
毎年四の五の言いながら書いている推薦書籍リスト記事ですが、何だかんだで今年も書くことにしました。なお昨年度版の記事を上にリンクしておきましたので、以前のバージョンを読まれたい方はそちらをお読みください。 今回のバージョンでは、趣向をちょっと変えて「定番」と「注目分野」というように分けました。何故こうしたかというと、平たく言って 「初級＆中級向け」推薦書籍リストは定番化していて毎年あまり変更点がない 逆に直近のホットトピックスに関するテキストは毎年入れ替わりが激し過ぎて網羅しづらい という課題があり、特に2点目についてはあまりにもデータサイエンス関連書籍の新規刊行が多過ぎる＆僕自身がその流れについていけておらず完全に浦島太郎状態ですので、万人向けに等しくウケるようなリストを作るのは今回をもって完全に諦めたというのが実態です。 その上で、前回まで踏襲されていた定番書籍リストはバルクで提示すると
こんにちは。デジタルテクノロジー統括部でアナリストをしているY・Nです。 パーソルキャリアのデジタルテクノロジー統括部は、一般社団法人データサイエンティスト協会が定める「データサイエンティストに求められるスキルセット」を基に、以下の3つのグループが組織されています。 ビジネスグループ アナリティクスグループ エンジニアグループ 出典：データサイエンティスト協会 これらの3グループが互いに連携しあい、AI（ここでは機械学習による予測モデルを指すことにします）によって様々な業務を自動化させたり、意思決定の補助に利用させるプロジェクトに取り組んでいます。 その際、「AIの判断根拠をどの程度（どの様に）見せれば良いか」ということが常にビジネスグループで議題に上がります。殊にAIの予測結果を人間（特に営業部門の人）が見た上で意思決定の補助として利用する場合に顕著で、判断根拠が表示されないブラックボッ
Google Cloud、ジェネレーティブ AI を 開発者、企業、政府に提供 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 3 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ジェネレーティブ AI は、インタラクティブなマルチモーダル体験の新しい波の到来を告げるものであり、情報、ブランド、そして互いとの関わり方を変えるものです。Google Cloud は、AI に対する Google の数十年にわたる研究、革新、投資の力を活用し、企業や政府に対して、シンプルな自然言語のプロンプトからテキスト、画像、コード、動画、音声などを生成する機能を提供します。 この技術の可能性を実現することは、すべての開発者、企業、政府の手にこの技術が提供されることを意味します。これまで、組織がジェネレーティブ AI にアクセスすることは難しく、カスタマイズはおろか、時には信頼を損ないかねない不正確な情報が生成されることもありました。10 年前、企業や開発者が新しい
完全自動運転にLLMは必要か？
この記事を3行でまとめると.. Turingでは1年以上前から完全自動運転に自然言語処理が必要と考えてきた 自動運転におけるロングテールなデータに対して、LLMの一般常識に基づく判断能力が必要 Chat-GPTをきっかけにLLMを自動運転に利用する研究が盛り上がってきている TuringのBrain Researchチームの棚橋です。Brain Researchチームでは、中長期的に自動運転においてキーとなるコア技術の開発を行っています。最近ではVision LanguageモデルのフレームワークとしてHeronをリリースしました。なぜ自動車を製造する会社が、LLMの開発を行っているのでしょうか。 Turingでは1年以上前から自動運転における複雑な文脈理解には自然言語が必要であると主張してきました。今年の7月にはLLMで実際の車を動かしてみるプロジェクトをデモとして公開しました。このデモ
少し前のことですが、こんな話題がありました。 自分がこれまで現職で手がけた機械学習ソリューションでは 1. そもそも「予測」ではなく「説明（解釈）」をアウトプットにする 2. クラス分類確率の高いものだけアウトプットし、低いものは「未定」扱いにして捨てる などという形で実務の現場で使ってもらってます。精度勝負をしないのも一つの解かと https://t.co/NmZJCPnue2— TJO (@TJO_datasci) 2021年8月29日 実際問題として「ある目的のために機械学習システムを開発し、非常に高精度のものが出来上がったが、結局色々あって実戦投入されなかった」という話は、自分の身の回りでも業界内の伝聞でも事欠きません。 しかし、機械学習と言えばどちらかというと「より精度の高いモデルを追い求める」試み、もう少し下世話に言うと「精度勝負」によって、連綿と発展してきたという歴史がありま
VRChat口伝ノウハウ結構膨大にある気がするので、思いつくものを一度一括で吐き出してみようというやつです。 これを読めばVRChatの全てが分かる！！（大嘘 基本的にリンク集+αという感じですが、めちゃくちゃ色々手を広げて書いているので間違ってるとこ見つけたらコメントに書いてください。 なおこの記事はVRChat Advent Calendar 2020の6日目、VRChat Advent Calendar 2021の9日目のやつです。 adventar.org adventar.org 2021年色々更新してきて8万文字も超え、情報が当初の倍ちかくにはなったんじゃないかと思います。2022年もやっていくぞ。 本記事以外の「すべて」 本記事は主にVRChatに入ってからの生活面にフォーカスしたものですが、本記事以外の「すべて」系記事もあるのでご活用下さい。 「VRChatのアバタートラブ
機械学習による実用アプリケーション構築
機械学習は翻訳、推薦システム、異常および不正検出など、さまざまなアプリケーションで利用されており、今後も機能強化のために、機械学習を組み入れるサービスはますます増えていくと考えられています。しかし機械学習はモデルの学習や評価など、これまでのアプリケーションにはない処理が必要となるだけでなく、正常に動作しているかを単純なテストだけでは検証できないなど、特別な配慮が必要となります。本書は機械学習を利用するアプリケーションを設計、構築、デプロイするために注意すべき点をまとめました。繰り返しによりデータやモデルを漸進的に改善する方法、モデル性能の監視やモデルのデバッグを行う方法など、アプリケーションを構築、運用する上で、その品質を左右する一連のプロセスを詳しく解説します。 訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部 適切な機械学習アプローチの特定 1章 製品目標からML の枠組みへ 1.1 何が可能であるかを
この記事に関連する話題: ソフトウェアエンジニア、カナダに渡る。 修士課程修了から4年半の間働いたトレジャーデータ (Treasure Data; TD) を8月13日（金）に退職した。インターンから数えるとちょうど5年のお付き合いになる。 ソフトウェアエンジニアとして入社 (2017-2019) 修士課程で機械学習が専門ではない指導教員の下で機械学習を学ぶために Hivemall, Digdag, 自然言語処理, 機械学習などについて話しました プロダクトマネージャーに転身 (2020) 僕は「世界で闘うプロダクトマネージャー」にはなれない。 機械学習エンジニアのキャリアパス。プロダクトマネージャーという選択肢が拓く可能性 カナダ・バンクーバーオフィスに転籍 (2021)1 トレジャーデータ株式会社を退職して Treasure Data (Canada) に入社しました そして今週から、
※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ML システムを構築および運用化する成熟した MLOps 手法の確立に際しては、適切な手法が得られるまで数年の歳月を要する場合もあります。Google ではこのほど、この重要な作業の時間短縮を支援する MLOps フレームワークを公開しました。 MLOps の使用を開始する際に、これらのプロセスと機能を必ずしもすべて実装する必要はありません。ワークロードのタイプおよびそれにより生み出されるビジネス価値や、プロセスもしくは機能の構築または購入にかかるコストとのバランスによって、プロセスや機能の中で優先順位の差が生じます。 フレームワークを実用的手順に変換しようとする ML 担当者を支援するため、このブログ投稿では、お客様をサポートした経験を元に、何から始めるべきかを左右す
企業で働くデータサイエンティストになって10年が経ちました - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
TL;DR 10年前の落ちこぼれポスドクが今は立派なデータサイエンティストになれたっぽいので、ポエムを書きました。業界事情の振り返りと、仕事の話、知名度が上がることの良し悪し、キャリアの話などを綴っています。 時が経つのは早いもので、落ちこぼれポスドクだった僕が企業転職をし、データサイエンティストになって今日で10年が経ちました。自分の中ではデータサイエンティストに転じたのはついこの前のことのように思える一方で、あまりにも多くの様々な体験をしてきたせいか「もっと時間が経っている気がするのにまだ10年しか経っていないのか」という気もしています。 今でも時々SNSで話題に上る回顧録を書いたのが3年前のことなんですが、それ以降は相変わらず同じく現職に留まり続けていることもあり、有体に言えばそれほど大きく変わったことはありません。なので、新たに3年間の振り返りを書くのではなく、回顧録で書き漏らした
ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence（XAI）」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図．XAIに関連する文献数の推移（引用：https://arxiv.org/abs/1910.10045） その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか？」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要
Dify の ワークフロー の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Workflow - Dify 1. ワークフロー1-1. ワークフロー「ワークフロー」は、複雑なタスクを小さな「ノード」に分割することで、LLMアプリケーションのモデル推論への依存を減らし、システムの説明可能性、安定性、耐障害性を向上させます。 「ワークフロー」の種類は、次のとおりです。 ・Chatflow : 顧客サービス、セマンティック検索など、応答作成に複数ステップのロジックを必要とする会話シナリオ用 ・Workflow : 高品質な翻訳、データ分析、コンテンツ作成、電子メールの自動化など、自動化・バッチ処理シナリオ用 1-2. Chatflow自然言語入力におけるユーザー意図認識の複雑さに対処するため、「質問分類」「質問書き換え」「サブ質問分割」などの問題理解ノードを提供します。さらに、LLMに外部環境との対話機能、すなわち「
はじめに 今回は強化学習編として、Transformer/BERTの発展モデルや新たな学習法・正則化方法の提案に関する内容などの最新論文を7本ご紹介します！著者実装が公開されているものは、その情報も併せてまとめました。論文は自動機械学習（AutoML）を専門としICMLなどのトップカンファレンスへの論文採択経験もある斉藤と、需要予測・異常検知など様々な分野で機械学習/ディープラーニングの産業応用に取り組んできた小縣が中心となってスキルアップAI講師陣にて厳選しました。ぜひ、今後の学びにご活用ください！ CoBERL: Contrastive BERT for Reinforcement Learning 実装のURL：https://github.com/deepmind/dm_control 強化学習における新たなエージェント「Contrastive BERT for Reinforce
進化が同性愛を用意した: ジェンダーの生物学 作者:坂口 菊恵創元社Amazon 本書は進化心理学者坂口菊恵による同性愛を扱った一冊．坂口は進化心理学的に性淘汰産物としてのヒトの行動性差，個人差について探究し，その後その至近要因にも踏み込んで内分泌行動の研究も行ってきた研究者だ．単著としてはナンパや痴漢のされやすさの個人差に関する「ナンパを科学する」に続く2冊目ということになる． 本書は同性愛を科学的に考察するものだが，まず同性愛行動そのものが複雑で多層的な側面を持つこと，またラディカルなフェミニズムや社会正義運動の吹き荒れる昨今，同性愛はなかなか社会的に微妙なテーマとなっていること，さらに（環境要因として）同性愛の社会史や文化史まで視野に入れていることから，かなり複雑で込み入った構成となっている． Part 1 同性愛でいっぱいの地球 第1章では動物界に同性愛行動がありふれていることが強
2022年版：実務の現場で働くデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級5冊＋中級8冊＋テーマ別14冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by ElasticComputeFarm from Pixabay) 今年も恒例の推薦書籍リストの季節がやって参りました。……なのですが、相変わらず続くCOVID-19の影響*1でデータ分析業界及び隣接分野の新刊書を読む機会が減ったままにつき、例年とほぼ同じラインナップになっている点、予めご容赦いただければと思います。 初級向け5冊 総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別14冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning 統計的因果推論 ウェブ最適化 ベイズ統計 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 SQL コメントなど 初級向け5冊 初級向け書籍リストはあまり出入りがないのが通例ですが、今回も微妙に入れ替わりがあります。 総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×
こんにちは。Merpay Advent Calendar 2019 の24日目は、メルペイ Machine Learning チームの @yuhi が機械学習における解釈性についてお送りします。 目次 機械学習における解釈性とは なぜ解釈性が必要なのか 1. サービスを提供する事業者としての説明責任 2. 推論結果に対する社内外の関係者の理解 3. モデルのデバッグ、精度改善 どのようなアプローチがあるのか SHAPについて サマリ 基本的なアイディア 問題設定 説明可能モデルに対して満たしてほしい性質 説明可能モデルを求める SHAPの実装について 最後に References 機械学習における解釈性とは 深層学習をはじめとする機械学習分野の発展に伴って、これまでにないユニークなサービスが開発され、また多くの業界において業務が効率化、高度化されつつあります。メルペイでも機械学習を用いて、
Hewlett Packard Enterprise（HPE）は世界最大級の産業見本市「HANNOVER MESSE（ハノーバーメッセ）」（2023年4月17～21日）において、ドイツのAI（人工知能）スタートアップAleph Alphaの生成AIを用い、自然言語での対話で産業用ロボットの操作をサポートするシステムのデモを行った。 ≫ハノーバーメッセ2023特集はこちら マルチモーダル、説明可能性、オンプレミス実装など特長 Aleph Alphaは、2019年創業のドイツ・ハイデルベルクに拠点を置くAIスタートアップで、独自の大規模言語モデル「Luminous」シリーズを開発、展開している。Luminousは、テキストだけでなく画像のプロンプトも処理可能なマルチモーダル機能や、生成したコンテンツを検証し、そのソースまで追跡する説明可能性などを特長としている。さらに、クラウドだけではなくオン
日本語でのTransformerの活用拡大と、Transformerを超える技術発展が進む 高度なマルチモーダルAIの研究が進展し、何らかのサービス登場する ローコード／ノーコードのAIサービスを採用するケースが増える AutoMLを利用するケースは着実にさらに増えていく MLOpsは引き続き広まり、採用する企業が増えていく エッジデバイスでの機械学習／TinyMLの利用は引き続き拡大する 量子AI／量子機械学習の実用化に向けた研究がさらに進展する 責任あるAIのための原則や規制が各所で制定され続ける なお、AutoML、MLOps、TinyML（エッジデバイス上の小さな機械学習技術）、責任あるAIを支える説明可能性／解釈可能性やデータとプライバシーの規制強化などのトレンドは、数年を掛けて拡大中のため、2019年や2020年で予測した項目と重複しているが、2022年も継続するトレンドとして
AIと公平性（入門編） - Qiita
はじめに ABEJAのアドベントカレンダーの第・・・何番目だろ・・・？？ ABEJAでは、法務担当者をやっています。 弁護士を10年ほどやっていますが、ふとしたことで機械学習の世界をやってみたくなり、独学で、数学書やPRMLや青本やカステラ本やグッドフェロー先生の本を読んだりして、数学やら機械学習理論やらPythonの勉強をしたり、OJTで学んで、3年ほどRDチームを立ち上げて、機械学習モデルの開発・実装や技術調査に携わっていました。今は、法務関係の仕事がメインです。 今日のテーマはAIと公平性です。 色々テーマはあるのですが、ABEJAの中の人のご希望により公平性にしました。 当初は他のアドベントカレンダーの記事みたいに、コードをいっぱい書いて、「公平性確保のためのいろいろな論文を実装して効果を試してみた」「公平性に関する定義について理論面を解説してみた」系の記事にしようかと思っていたの
ChatGPTのベースになった自然言語処理モデル「Transformer」を調べていたら「Hugging Face」に行き着いた | 豆蔵デベロッパーサイト
ChatGPTのベースになった自然言語処理モデル「Transformer」を調べていたら「Hugging Face」に行き着いた 最近「ChatGPT」というワードがSNSを賑わしているようです。 筆者は技術に対しては非常にミーハー(？)なので、ChatGPTが何なのか？また、どれほど凄いのか試してみたくなりました。 さっそく ChatGPT を使ってみたいと思います。 (ChatGPTの利用登録の方法については、解説サイトがたくさんありますのでそちらを参照ください。Googleアカウントを持っていればGoogleアカウントと連携してログインすることも可能です) ChatGPTに登録してログインすると以下のような画面が表示されます。 Examplesを使って、いくつかの問いかけに対する応答を確認することが出来ます。 試しにExamplesの一番上にある「Explain quantum co
著者のDaniel Bourke氏はオーストラリア在住の機械学習エンジニアで、同氏が公開したさまざまな機械学習に関する記事はMediumでも人気があり、その一部はAINOWでも紹介してきました（同氏の詳細は公式サイトを参照）。同氏が最近Mediumに投稿した記事『世界の最大手企業は機械学習を活用したアプリケーションをどのように設計しているか』では、世界的な大手テック系企業が機械学習システムの設計に関して定めたガイドラインが解説されています。 機械学習を活用したアプリ開発がさかんになるにつれて、そのようなアプリ開発に対して同じようなアプローチが有効なことに気づかれるようになりました。そこでBourke氏は、機械学習を活用したアプリ開発に共通した設計指針を明らかにするために、Apple、Google、Microsoft、Facebook、そしてSpotifyの設計ガイドラインを調べてみました。
統計的因果推論と言えばすっかり統計学分野ではお馴染みのアプローチになった感があり、また機械学習分野でも扱うテーマが複雑化するにつれて注目が高まり続けているトピックスという印象があります。 このブログでも2016年ぐらいから因果推論に関する記事をちらほら書くようになり、僕個人にとってもまた因果推論と言えば馴染み深い概念になってきたという感があります。 一方で、ビジネス実務の現場においても「因果推論」という言葉は使われないにせよ、かなりはっきりと「因果」についての知見もしくは説明可能性が求められるようになってきた、という印象が個人的にはあります。それは良くも悪くもDXブームでありとあらゆるビジネスに関わる事由がデータ化され、「相関」だけなら簡単に見つけられるようになったことで、相関だけからは見えてこない「因果」をはっきりさせたいという願望が浮かび上がってきた、ということなのかもしれません。 そ
機械学習をコモディティ化する AutoML ツールの評価 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは、開発エンジニアの amdaba_sk（ペンネーム未定）です。 昨年度まで、ラクスの開発部ではこれまで社内で利用していなかった技術要素を自社の開発に適合するか検証し、ビジネス要求に対して迅速に応えられるようにそなえる 「開（か）発の未（み）来に先（せん）手をうつプロジェクト（通称：かみせんプロジェクト）」というプロジェクトがありました。本年度からは規模を拡大し、「技術推進プロジェクト」と名称を改めて再スタートされました。 本記事では、昨年度かみせんプロジェクトとしての最後のテーマとなった機械学習テーマの延長として 2020 年度上期に行った「AutoML ツールの調査と評価」について取り組み結果を報告します。 （ちなみに機械学習テーマは前年度から継続していたこともあり、上期で終了となってしまいました。残念……） なお過去の報告記事はかみせんカテゴリからどうぞ。技術推進プロジェクト
裏側から視るAI―脅威・歴史・倫理 「裏側から視るAI―脅威・歴史・倫理」内容紹介 「裏側から視るAI―脅威・歴史・倫理」目次 「裏側から視るAI―脅威・歴史・倫理」Amazonでの購入はこちら 「裏側から視るAI―脅威・歴史・倫理」楽天市場での購入はこちら 裏側から視るAI―脅威・歴史・倫理 インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける近代科学社は著者・中川裕志氏によるAI化社会のダークサイドに迫った「裏側から視るAI―脅威・歴史・倫理」を2019年9月24日に発売した。 中川裕志Profile 1975年 東京大学工学部電気工学科卒業 1980年 東京大学大学院工学系研究科電機工学専攻修了 1980年 横浜国立大学工学部講師 1981年 横浜国立大学工学部助教授 1994年 横浜国立大学工学部教授 1999年 東京大学情報基盤センター教授 2003年 東京大学大学院学際情報
講演資料「機械学習における説明可能性・公平性・安全性への工学的取り組み」2019年度 人工知能学会全国大会（第33回） 企画セッション
開催趣旨 機械学習技術が様々なシステムに組み込まれて、社会に広がっています。それにつれて、高い精度が得られる一方、説明可能性（ブラックボックス問題）、公平性（差別・偏見問題）、安全性（品質保証・動作保証問題）の課題も指摘されるようになってきました。本企画セッションは、これらの課題に対する取り組みの動向を解説し、これからの方向性・対策を議論します。 日時 2019年6月5日(水) 9:00～10:40 会場 朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター［N会場］ 新潟県新潟市中央区万代島6番1号（新潟駅から路線バス約15分、徒歩約20分） https://www.tokimesse.com/ プログラム 講演１
こんにちは、HACARUSでデータサイエンティストをしている増井です。先日、Christoph Molnar氏の Interpretable Machine Learning というAIの解釈性に関するの教科書の和訳プロジェクトを進めていることをこちらのブログにて紹介させていただきました。 11月ごろから和訳活動を始めていたのですが、遂に全ての和訳の公開が完了しましたのでお知らせします。 この書籍は、CC BY-NC-SA 4.0 のライセンスで提供されており、原著、和訳ともに web上で全編無料で読むことができます。和訳版は以下の URL からご覧になれます。 https://hacarus.github.io/interpretable-ml-book-ja/ ちなみに、Google 検索で、”Interpretable ML 和訳” と調べていただいても、上位に表示されると思います。
4人のLINE AIイノベーターたち 栄藤稔氏（以下、栄藤）：「LINEのAIが実現するイノベーション」というパネルディスカッションを今から行いたいと思います。私はモデレータを務める栄藤と申します。まず簡単にこの4人の自己紹介をしたいと思います。 まず私です。栄藤と申します。本業は大阪大学の教員をやっています。東京に住んでいて、時々大阪で講義をやったりしています。もともとは画像認識が専門で、最近は自然言語処理の産業応用、機械翻訳とかをやっていました。私は本当に、今研究と事業の境目がどんどんなくなってきているこの業界を、非常にワクワクして眺めています。今日のパネルディスカッションをぜひ楽しんでいただければと思います。では、次のパネリストにいきますね。戸上さんお願いします。 戸上真人氏（以下、戸上）：みなさんこんにちは、戸上と申します。LINEのAI開発室の責任者、AI開発の責任者をしています
機械学習を意思決定に役立てる方法を探る: The Recon Approach: A New Direction for Machine Learning in Criminal Law
「犯罪をした者等の特性に応じた効果的な指導の実施等のための取組」より興味がある方は、法務省から文書が出ているので読んでみてください。一点注意頂きたいのは、これが「犯罪の未然防止」を目的に使われているわけではないことです。犯罪の未然防止とは、あいつは犯罪を犯しそうだから早めに取り締まろう、という行動のことです。PSYCHO-PASSというアニメで「犯罪係数」という数値が登場しましたが、犯罪係数は犯罪の未然防止に使用されています。これに対し、リスクアセスメントツールは対象者にあった再犯防止プログラムを客観的・定量的に行うことを目的として開発されています。 予測ツールに対しては、精度、人種のバイアス、予測の透明性の欠如などに対し批判があります。一方で、そもそも人間はアルゴリズムほど公平ではないという論調もあります。人間より、アルゴリズムの方が公平な判断ができるということですね。公平性という観点で
Professional Machine Learning Engineer試験対策マニュアル - G-gen Tech Blog
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud（旧称 GCP）の認定資格の一つである、Professional Machine Learning Engineer 試験の対策や出題傾向について解説します。 基本的な情報 Professional Machine Learning Engineer とは 難易度 試験対策 機械学習の一般的な知識 代表的な機械学習アルゴリズム 評価指標 回帰問題における評価指標 分類問題における評価指標 ヒューリスティック 機械学習モデルの開発、運用における課題の解決 データの前処理 欠損値の処理 カテゴリカル変数の扱い 不均衡データの対策 過学習の対策 正則化 早期停止 トレーニングの改善 ハイパーパラメータの調整 トレーニング時間の改善 交差検証 モデルのモニタリングと改善 スキューとドリフト モデルの軽量化手法 Google Cloud
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog おはようございます、技術戦略本部テクノロジーインテリジェンス室の鎌田篤慎と申します。 ヤフーでは中長期的な視点で新しいテクノロジーを獲得し、サービスに適用することで得た競争優位性をテコに、事業を成長させていくという取り組みがあります。そうした目的のもと、新しいテクノロジーをリサーチし、経営陣が適切なタイミングで適切な意思決定を行えるようなインテリジェンス活動を行っています。 この記事では、私たちのそうしたインテリジェンス活動の一端をご紹介することで、われわれ、ヤフーが捉える未来のインターネットへの布石がどのようなものなのかという話と、この記事をご覧の読者の方々がお勤めの企業において、技術戦略を策定する際のヒントになればと思い筆を取
by Long Thiên ローマ・カトリック教会のフランシスコ教皇は、教皇としては史上初のプログラミングに挑戦したり、ポケモンの代わりに聖人をゲットするスマートフォン向けゲーム「Follow JC Go」のファンだったりと、歴代の教皇の中でも特にテクノロジーに明るい人物。1820万人のフォロワーを擁するTwitterユーザーでもあるフランシスコ教皇が、AI技術の分野をリードする多国籍企業らと共にAIの倫理的な活用を推進していく姿勢を打ち出しました。 Artificial Intelligence 2020 http://www.academyforlife.va/content/pav/en/events/intelligenza-artificiale.html Pope to endorse principles on AI ethics with Microsoft, IBM -
Deep Learningの先にあるもの。マネーフォワードのCTO、技術顧問、Money Forward Lab所長の技術トップ3に、ビジョンとアプローチを聞く
テックカンパニーをテックカンパニーたらしめているものはなにか？技術か、人か、それともチームなのか。 連載「Technology Company Internals」では、テックカンパニーの内側で働くエンジニアに、技術に精通したエキスパートが対面で話を聞き、テックカンパニーとは何か？を探るだけでなく、テックカンパニーを目指す企業の指針となることを目指します。 「オートノマス・バックオフィス」a.k.a「会社の自動運転」 -- 本日はお集まりいただきありがとうございます。今回は、「数年後のマネーフォワード」をキーワードに、ビジョンとテクノロジーの話を伺えるということで、大変楽しみです。まずは自己紹介をお願いします。 中出: 中出 匠哉と申します。マネーフォワードの取締役執行役員CTOを務めています。経営メンバーの一人として、テクノロジーで競争力を高めていくことをミッションの一つとして取り組んで
3ディメンジョン・モデルとは何か？ 森正弥氏（以下、森）：本日の講演の概要の中でも言及している、3ディメンジョン・モデルとは何か？ という話です。（スライドを示して）これは3ディメンジョン・モデルの一番わかりやすい図解で、このあと、どう計画を立てるか、リソースを立てるかみたいなモデルが続きます。 本日はこのスライドだけですが、どうやって先端技術の活用を考えるかを普通に考えると、基本的には自分の守備範囲での適用だけに留まって、本来的なイノベーションを起こせないという問題があります。 その視野を取っ払って、多くのステークホルダーと議論するための枠組みとしてあって、かつそのあとのさまざまなプランの具体化みたいなところまで揃えているものになる。例えば横軸に時間や難易度を取って、縦軸に期待成果あるいはインパクトを取ると、3つの次元が存在するというところが、最初に与えられているものとしてある。 1つは
はじめに こんにちは、UKIと申します。 筆者が2016年2月から運用を行っている日本株の資産運用システムにおいて、このたび累積獲得損益が1億円を突破しました。 この資産運用システムは、日中の株価の値動きを予測して売買シグナルを出すというものですが、その値動き予測にAIを活用しています。 今回の記事では、その手法の概要を紹介し、AI投資の今後の展望についてお話したいと思います。 筆者について 筆者は元々、兼業投資家としてシステムトレードを中心に資産運用を行っていました。システムの開発と運用により注力するため、2014年に法人化して資産運用を事業化しました（そのときのスタートアップ資金は5000万円でした）。 現在は日本株と仮想通貨を中心に運用を行っていますが、日本株の運用では年利40%を目標としています。 AI投資に至った経緯 筆者がAI投資に興味を持ったのは2015年頃になります。 当時
人工知能学会誌において2021年から連載が始まったレクチャーシリーズ「AI哲学マップ」は、AI研究と異分野を接続する試みです。哲学、現象学、記号論、コンピュータ史、認知科学、社会心理学など人文科学系の分野を哲学側に立てて、AI研究者との自由な議論を展開しています。プロジェクトを進める清田陽司氏と三宅陽一郎氏が、AI哲学マップの狙いや現在地についてセッションを行いました。 AI哲学マップの目指すところレクチャーシリーズとしてAI哲学マップが始まったのは、コロナのパンデミックによってコミュニケーションのあり方が変わっていった時でした。オンラインでは対面時のような広がりのある議論がなかなかできないことが学会としても課題になりつつあり、社会に目を向けると研究者として何ができるのかと考えざるを得ない状況が続いていました。そこで、人工知能研究の視点のひとつとして哲学という層を加えることを目標に始めたの
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
差別語の三相を見つめて適切に距離を取る - やしお
機械学習の説明可能性（解釈性）という迷宮 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
AIプロジェクトにおける説明可能性の方針 - techtekt
「あえて精度勝負をしない機械学習」という選択肢 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
VRChatのすべて（すべてではない） - Narazaka::Blog
カナダで転職して、プロダクトマネージャーからソフトウェアエンジニアに戻った。
MLOps の利用を開始: ユースケースに適した機能の選択 | Google Cloud 公式ブログ
意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介 - ZOZO TECH BLOG
【強化学習編】2022年に読むべき「機械学習/ディープラーニングの最新論文」30選 - Qiita
書評 「進化が同性愛を用意した」 - shorebird 進化心理学中心の書評など
機械学習における解釈性について | メルカリエンジニアリング
「ChatGPTに匹敵する」ドイツ新興の生成AI、HPEが製造業への導入例を披露
2022年の「AI／機械学習」はこうなる！ 8大予測
世界の最大手企業は機械学習を活用したアプリケーションをどのように設計しているか | AI専門ニュースメディア AINOW
ビジネスの実務で「因果」を推測するということ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
AI化社会のダークサイドに迫る「裏側から視るAI」 - mojiru【もじをもじる】
説明可能なAIに関する書籍の和訳プロジェクト完了のお知らせ - HACARUS INC.
「テキストの自動生成」で広がる超巨大言語モデルの可能性 LINEのAIが実現するイノベーション
ヤフーにおける技術獲得の考え方、AI倫理の議論も添えて
ローマ教皇がMicrosoftやIBMと共同で発表した「AIの倫理に関する呼びかけ」とは？
生成AIのポテンシャルを解き放つ鍵 “3ディメンジョン・モデル”で業界のエコシステムを変えていく
利益1億円を達成したAI投資の概要 - これからの「お金」の話をしよう
【JSAI2022】人工知能が発展する足場を作る「AI哲学マップ」の試み | モリカトロンAIラボ