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
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
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
