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とりあえず多変数ベルヌーイ分布モデルのナイーブベイズ分類器については実装できそうな気がしてきた

train_test_split() じゃねぇんだよ数式と向き合えや

「そういう人材を抱えている、または契約してコンサルタントを受けているような会社の作ったプロダクトじゃないと怖くて触れない・信用できない」みたいな世界になるといいな

これ。これの専門家が別に居てしかるべきなのに、今のところ寡聞にしてそういう人材の必要性について大きな声を聞かない。少なくとも一般メディアでは…

小鳥遊@ boosted

学習された後の出力を評価するんじゃなく、学習する内容に含まれるリスクを先に評価しなきゃならないので機械学習は大変だ

個人情報の利用についていろいろ法律で縛りがあるからまだメチャクソなことにはなってないと思うけど

ロボティクスとかの分野とか、それに限らず今や多くの分野でAI技術は絶対必要だと思うのですが、カジュアルに人権とか人種とかの要素を飲み込んでしまいそうなプロダクトはヤバいと思う。出会い系アプリとか…

だとしてもいちAIユーザがそのプロダクトのバックグラウンドとなるデータセットについて知ることができない限りはダメですね。

統計的手法ではなく、何らかの解析的な方法によってうまく判定することはできるんじゃないか。なんかこう、エントロピーとかをさ、見る感じの指標を設計してさ。。。

データセットの安全性・公平性等の保証を取るためのAIとかもうありそう

エンタメ目的とかならいいんじゃない?とは思うけど

そういう保証を取る手法とか法律とか規格とか、なんかそういうのが一般的になって、非エンジニアの一般人にとっても身近なリテラシーとなった世界にならない限り、機械学習を使ったプロダクトとかは信用しないです。

「このデータはbotが作ったわけじゃないよ」「このデータは真に客観的な人間によって設計され、客観的な方法で収集されたよ」という保証を誰がどうやってしてくれるんですか

素人考えなのですが、データセットに恣意性を込めることも全然できる

ある入力に対して何らかの結果を返す。その結果は事前のデータセットを学習して尤もらしいと判定できるものを返している。

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Zenyasai

Zenyasai。それは趣味と創作のインスタンス。インターネット上の文化系サークル館