ホーム ニュース Adobe（アドビ）の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる 全記事ニュース
Adobe（アドビ）の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる - AUTOMATON
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1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム
「AIと社会」思考整理ノートVol.1：AI問題のタクソノミー - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
本連載について AIの社会的影響について考え始めたのは、8年ほど前。当時は「ブームだしちょっと考えてみよう」というつもりだったが、社会的の関心は落ち着くどころかどんどん大きくなっていき、私自身も考え続けることになった。いまでは、AI関連の新聞記事に目を通すのが日課になってしまった。 「AIと社会」に関してどんな論点があり、何を知っておくとよいのか。すでに膨大な文献があるのは承知しているが、自分なりの考えを文章にしておきたい。「AIと社会」思考整理ノートと題した、2～3回の連載をやってみる*1。 第1回は、AIがもたらす「問題」について考える。 Vol.1：AI問題のタクソノミー AIと社会の関係、とりわけその負の側面に関する議論は、たいてい「問題の列挙」から始まる。人工知能（AI）という用語でくくられる技術範囲は広く、大規模言語モデルや強化学習など技術の範囲に絞っても、その応用範囲が広く、
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