Learn more about Search Results A - Page 665
- You may be interested
- 「データストーリーテリングとアナリティ...
- AIを用いた遺伝子発現の予測
- トムソン・ロイターが6週間以内に開発した...
- データサイエンスは良いキャリアですか?
- 「多言語AIは本当に安全なのか?低リソー...
- 「PUGに会ってください:メタAIによるアン...
- クラウドウォッチの高度なメトリクス、ダ...
- 「DeepSeek:中国最新の言語モデルの支配」
- 「AIツールにより、アジア系のMIT学生のプ...
- J-WAFS創設大会は、改良された作物品種を...
- モデルマージングとは、複数のモデルを統...
- 「オックスフォード大学と西安交通大学の...
- 意味レイヤー:AIパワードデータエクスペ...
- BERTopic(バートピック):v0.16の特別さ...
- LLM(Large Language Models)は、厳密に...
ジャクソン・ジュエットは、より少ないコンクリートを使用する建物の設計をしたいと考えています
「博士課程の学生は、少ない材料で大規模な構造物を設計するためのアルゴリズムを磨いていますこれにより、建設業界の巨大な炭素フットプリントを縮小するのに役立っています」
アルゴリズムのバイアスの理解:タイプ、原因、および事例研究
はじめに あなたのソーシャルメディアのフィードがあなたの興味を驚くほど正確に予測するのはなぜでしょうか?また、特定の個人がAIシステムとのやり取りで差別を受けるのはなぜでしょうか?その答えは、人工知能内の複雑で浸透力のある問題であるアルゴリズムの偏りにあります。この記事では、アルゴリズムの偏りとは何か、そのさまざまな側面、原因、および結果について開示します。さらに、責任あるAI開発と公正な利用のために、AIシステムへの信頼を確立することの緊迫性を強調します。 アルゴリズムの偏りとは何ですか? アルゴリズムの偏りとは、コンピュータプログラムが不公平な決定を下すことです。これは、完全に公平ではないデータから学習したためです。例えば、仕事を決定するのに役立つロボットを想像してください。そのロボットが主に男性の履歴書で訓練され、女性の資格についてはほとんど知識がない場合、候補者を選ぶ際に男性に不当に有利になるかもしれません。これはロボットが不公平でありたいわけではなく、バイアスのあるデータから学んだためです。アルゴリズムの偏りとは、コンピュータが教えられた情報のせいで、このように不公平な選択を意図せずにすることです。 出典:LinkedIN アルゴリズムの偏りの種類 データの偏り これは、AIモデルの訓練に使用されるデータが実世界の人口を代表していないため、偏ったまたはバランスの取れていないデータセットが生じると発生します。例えば、顔認識システムが主に肌の色の明るい人々の画像で訓練されている場合、より暗い肌色の人々を認識しようとする際にパフォーマンスが低下し、特定の人種グループに過度の影響を与えるデータの偏りが生じることがあります。 モデルの偏り これはAIモデルの設計とアーキテクチャ中に生じる偏りを指します。例えば、AIアルゴリズムが利益最大化のために設計されている場合、倫理的な考慮よりも財務上の利益を優先する決定を下すことがあり、公正性や安全性よりも利益最大化を優先するモデルの偏りが生じる可能性があります。 評価の偏り これは、AIシステムのパフォーマンスを評価するために使用される基準自体が偏っている場合に発生します。例えば、特定の文化や社会経済集団に有利な標準化されたテストを使用する教育評価AIの場合、教育における不平等を継続させる評価の偏りが生じる可能性があります。 アルゴリズムの偏りの原因 アルゴリズムの偏りの原因はいくつかありますが、それらの原因を理解し、差別を効果的に緩和し対処するためには重要です。以下にいくつかの主な原因を示します: バイアスのある訓練データ バイアスのある訓練データはバイアスの主な原因の一つです。AIシステムに教えるために使用されるデータが歴史的な偏見や不平等を反映している場合、AIはそのバイアスを学習し継続させる可能性があります。例えば、歴史的な採用データが女性や少数派グループに対してバイアスがある場合、採用のために使用されるAIも特定の人口を好む傾向があるかもしれません。 サンプリングバイアス サンプリングバイアスは、訓練に使用されるデータが全人口を代表していない場合に発生します。例えば、データが主に都市部から収集され、農村部からは収集されない場合、AIは農村のシナリオに対してうまく機能せず、農村の人口に対するバイアスが生じる可能性があります。 データの前処理 データのクリーニングと前処理の方法によってバイアスが導入される可能性があります。データの前処理方法がバイアスを考慮して慎重に設計されていない場合、最終的なモデルにおいてバイアスが持続したり増幅されたりすることがあります。 特徴選択 モデルを訓練するために選択される特徴や属性はバイアスを導入する可能性があります。特徴が公平性の影響を考慮せずに選択された場合、モデルは無意識に特定のグループを優遇する可能性があります。 モデルの選択とアーキテクチャ 機械学習アルゴリズムとモデルのアーキテクチャの選択はバイアスに寄与する場合があります。一部のアルゴリズムは他よりもバイアスの影響を受けやすく、モデルの設計方法はその公正性に影響を与える可能性があります。…
「Pythonを使用したトップテックYouTubeチャンネルの分析」
クールなデータサイエンスプロジェクトのためのYouTube APIPythonでトップのテックチャンネルを分析するPythonでYouTube APIを使用するチュートリアルYouTubeのテックチャンネル
データサイエンスの誕生:史上初の仮説検定とPythonの洞察
18世紀の洗練されたロンドンの雰囲気の中で、先駆的な個人たちが、データと統計の理解を永遠に変える探求に乗り出しましたジョン・アーバスノットは、優れた…
「テンソル量子化:語られなかった物語」
この記事の残りの部分では、具体的な例を用いて以下の質問に答えていきますスケール:浮動小数点範囲を量子化する際、通常、浮動小数点数を表現します...
「トランスフォーマーは戦略を学ぶことができるのか?」
「ほとんどのボードゲームは畳み込みニューラルネットや他の幾何学的にインスパイアされたアーキテクチャを利用することに魅力を感じていますが、実際にボードの状態を文字列として表現できるという事実は…」
「Python 正しい方法で積分を計算する」
科学計算や物理問題を扱う際には、いくつかの関数の積分を計算することが非常に一般的ですこの短い投稿では、積分を計算するための3つの方法を紹介したいと思います…
「カスタムPyTorchオペレーターを使用してDLデータ入力パイプラインを最適化する方法」
この投稿は、GPUベースのPyTorchワークロードのパフォーマンス分析と最適化に関する一連の投稿の5番目であり、直接的な続編です第4部では、私たちはどのように...をデモンストレーションしました
これらの4つのパッケージで、あなたの探索的データ分析を簡素化する
データサイエンティストである今は最高の時代です!以前は時間がかかっていた作業も今では自動化され、洞察の創出や機械学習モデルの設計の余地が大いに生まれていますたくさんの…
「ステーブル拡散」は実際にどのように機能するのでしょうか?直感的な説明
この短い記事では、初心者に対して安定した拡散(Stable Diffusion)が直感的にどのように機能するかを説明していますこれは、Midjourneyなどのツールの内部をのぞくことです
Find the right Blockchain Investment for you
Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.