だめぽアンテナ ■2chまとめ M. Skirpan and M. Gorelick, “The Authority of ‘Fair’ in Machine Learning,” arXiv:1706.09976 [cs], Jun. 3315–3323. 気団談 平は何年も前から匂わせあって怪しんでるから言われるの理解できる? 否定のために丸山の肉巻きおにぎり話出てきたのマジ笑ったww 964 ユー&名無しネ 2020/05/24(日) 22:22:55.01 ID:Brnc2kcT0 顔や容姿がキモイ創価や在日のおばさんやブスらと癒着をしないと生きられないような☆ 臭い女らは相手にしてくださらないであろうところ☆ _(:3 」∠)_ブリュレ♪ 不過H事件依然是品質優良,不因為非主要角色而受到不公平待遇,手停不下來。 體育股長表示:乾. 行き掛けの駄賃 879: 平戌31年 03/30(土)00:43:22 ID:6YO.sc.jo 人生の帳じり合わせ、因果応報とかってのはあると私は思ってます。 これは私の実体験ですけど、 鬼嫁ちゃんねる S. Bird, S. Barocas, K. Crawford, F. Diaz, and H. Wallach, “Exploring or Exploiting? 私は顔が大きいと思っているのですが実際、自分の顔のサイズを測ったことはありません。なんとなくの見た目で判断していたわけですが自分の顔はどのくらいの大きさか測ってみたくなりました。そこで今回は日本人の顔の大きさの平均や、自分の顔の測り方についてご紹介します♪ 昨日のハロドリでみつばちが平山田を切り捨ててたんだが厳しすぎないか? 155コメント ... 前歴あるだけに顔を見せるのかと . http://kohada.open2ch.net/test/read.cgi/kankon/1551682888/, 同い年の友人に「離婚危機だ」と泣きつかれ、嫁さんが里帰りしてる間に家事を仕込むことになった, 嘔吐腹痛が止まらず夫に救急車を呼んでと頼むと呼ぶの...と嫌そうな顔、その後もブチ切れの夫, バツ2子供5人とか「あなたの年齢だとこれでも条件が良い方なのよ」と兄嫁が見合いを設定しようとしてくる, 「ふつうは!右側にルーだろ!!常識ないんじゃねーの!?お前どんな育ちしたんだよ!」, ■アンテナサイト 6. 本文由Pomin Wu授權轉載自部落格Trustable AI — 機器學習公不公平?。, 客服信箱:service@bnext.com.tw 〓 ねこメモ 〓 清華大學數學系博士,曾任職於台灣環境資訊協會、Vectr Labs,長期活躍於開源軟體推廣與開發、開放資料與開放政府社群。目前為 Trustable AI 共同創辦人。, 演算法公平性(algorithmic fairness)是與大數據、機器學習相關的新興研究主題之一,大約從2015年開始受到媒體報導與關注。, 這個主題研究的是,當我們開始在醫療、保險、法律、金融或其它領域,運用資料與演算法進行某些傳統上由人進行的決策時,能不能確保演算法的結果符合這些領域應維繫的「公平原則」?, 運用機器學習技術的演算法,都會用到大量的人類活動歷史資料,訓練數學模型進行決策。而過往的人類行為很可能內含偏見與歧視,如何避免數學模型學到人類的歧視行為,是演算法公平性研究的一個重要問題。, 這些隱含的偏見與歧視行為,不是把可能造成歧視問題的資料欄位去除或去識別化,就可以消除的。, Google Research Blog這篇文章就舉了一個例子:對於少數群體,很可能我們手上的dataset顯著地缺乏。而機器學習的準確度很大程度取決於訓練資料量的多少,因此「少數族群」就可能較容易被誤判為高風險,而受到不公平的對待。, 如果人類社會本來就存在一些偏見與歧視,那麼歧視就不是機器才有的行為,為什麼機器學習領域還要特別關注這個問題呢?, 因為機器與自動化可以放大隱含的偏見與歧視,而且放大的程度可能難以控制(參見《大數據的傲慢與偏見》一書),因此避免機器複製這些行為,對於擴大機器學習的運用與社會安定是重要的。, 目前在這個主題上的研究,大部份在設計公平的分類演算法(classifier),方法通常是對「公平」這個概念提出一個數學定義,再找出一個可行的演算法或訓練方法。少部份研究如Skirpan et al(2017)[1]則試圖擴大公平性研究的範圍。, Skirpan等人認為「公平」的內涵會隨著討論的脈絡而改變,必須要看是關於誰?是什麼群體?在什麼時間?如何達成公平來考慮一個演算法是否公平。, 以下先以Skirpan等人的分類說明一些研究方向的進展,「公平的定義與數學模型」一節再說明幾個常見的公平的數學定義與其研究進展。, Skirpan et al(2017)這篇論文,把機器學習的公平性研究分為3個大問題:, Fairness of a system問的是:建立一個X這樣的機器學習系統是否公平?例如Bird at el(2016)[2]就從實驗倫理的角度提出對於自動化實驗(autonomous experimentation)的疑慮,認為在建立某些機器學習自動化實驗系統之前,我們需要有機器學習實驗倫理與覆核機制,否則這可能本身是有問題的(類似於對人體進行某些實驗是有倫理問題的)。, Fairness of an approach問的是:要建立一個X這樣的機器學習系統,有沒有技術上公平的作法?這可能是目前最多研究著墨的問題,但Skirpan等人在這裡所列舉的成果,完整度似乎不若公平分類演算法設計的文獻。可參考下一節「公平的定義與數學模型」。, Fairness of a result問的是:建立了一個X這樣的機器學習系統之後,它產出的結果是公平的嗎?這相當於事後補救,用黑箱測試的方式檢驗機器學習系統需不需要修正。在美國,由於再犯預測模型(recidivism prediction system)的運用稍早,有不少相關研究。這部份的文獻量(可查詢recidivism prediction與disparity等關鍵詞)不少。, 這方面的研究常引用經濟學、哲學對於公平概念的操作型定義,討論的對象都是分類演算法。, 概念上可以這樣看:集合X是所有要被分類的個體,A是X之中「被保護的」(可能會被歧視的)部份,x是一個任意的個體。那麼有幾種方式定義公平:, Fairness through unawareness:忽略個體x是不是在A之中。這等於演算法完全無視「x是否屬於A」這個條件,只用其它條件進行分類。這個方式可能很直觀,但可能反而對非A群體不公平,並且有redundant encoding的問題,因此目前研究上多不採用。, Demographic parity(也稱作statistical parity、group fairness):A與非A兩個群體,被分類到各個類別的比例一樣。例如某個行業的從業人口男女比為1:2,那麼受僱用的男女比也應該接近1:2。這個作法可以完全避免redundant encoding,但Dwork et al(2012)[3]指出這可能造成整體看來公平但對個體而言不公平。例如在非A中的個體x可能條件比A之中入選的個體要好,但因為名額限制而沒有入選。, Individual fairness:Dwork et al(2012)提出這個想法來取代group fairness。概念上是用兩兩比較的方式,也就是「如果x跟y的條件很相近,那麼他們被分類的結果也要很相近」。這個作法要先取一個度量d(x, y) 來表示「x與y兩個個體的條件有多相近」,然後規定愈相近的個體,被分類到各類別的機率分佈要愈接近。這個作法容許Skirpan等人所提倡的不同脈絡下的公平定義,不同專業領域的公平條件可能不一樣。實作上,則可以看成是增加一個訓練時的fairness constraint條件。這個作法可以用linear programming加入優化演算法中。, Equal opportunity:Hardt et al(2016)[4]提出的想法,想法是保障機會均等,也就是「可以入選的人,不論身在A或非A之中,入選的機率都一樣」。這個作法只能保障對於「可以入選」的那部份人是公平的,所以適用於僱用、信用評分(入選的人才核發貸款)這些應用。實作上,Woodworth et al(2017)[5]認為Hardt等人原始論文的作法效用不好,再提出一個效用比較好的作法。Hardt等人的作法不需要重新訓練model,只需要事後修正;Woodworth等人的作法要修改訓練程序。, Avoid disparate mistreatment:Zafar et al(2017)[6]的想法,目標是讓不同群體的人被誤判的機會相近,所以訓練資料比較少,誤判機會相對高的群體就不會受到差別待遇。這個想法跟equal opportunity非常接近。, Google Research有個視覺化網站可以說明fairness through unawareness(即 「group unaware」)、demographic parity與equal opportunity這些作法的差異。. にゅーれす オワタあんてな 元祖 家庭ちゃんねる 3. 1: 2017/12/29(金) 19:02:32.07 ID:6UZg21090 BE:323057825-PLT(12000) ポイント特典顔の美しさを採点するサービス「Deeplooks」がネットで話題になっている。 顔写真をアップロードするだけで、顔の美しさを5点満点で採点してくれるというものだ。利用はもちろん無料。 < 【悲報】『テレビ番組』コピーしたブルーレイをネットで販売した疑い、30歳無職の女を逮捕 6年半で120万円余売り上げか, 【悲報】『サイゼリヤ』が11年ぶりの赤字…ネット民からは心配や励ましの声「ワイが守る!」 >, 【朗報】『スマホ』ユーザーの月間「通信量」 中央値は3GB 平均7GB 2020年2月調査, https://www.m2ri.jp/release/detail.html?id=418, https://www.m2ri.jp/upload/news/418/08b0abeadc9a7848a922cba6c2c6c7f3.png, https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1602744972/, 月々のギガ数 2~3ギガで収まる奴は家に光引いてるかパソコン無しガラケーガラホの奴だけだから つまりは一人暮らしスマホのみなら実質60ギガプランと一緒 それでも光の抱き合わせ潰したくないから割引 うまい商売だね. コメント欄でご指摘ありがとうございました。 1171–1180. 歡迎使用全國法規資料庫網站,本網站提供各界經由網際網路單一窗口簡單、方便、公開查詢法規資料及各機關法規網站,以達有效管理及公開法令資訊,建構法治社會之目標。 鬼女速 [2ch]お料理速報, PC版のデザインを再リニューアルしました。 子育てちゃんねる C. Dwork, M. Hardt, T. Pitassi, O. Reingold, and R. Zemel, “Fairness Through Awareness,” in Proceedings of the 3rd Innovations in Theoretical Computer Science Conference, New York, NY, USA, 2012, pp. ヌルポあんてな 飲食速報 笑韓ブログ B. Woodworth, S. Gunasekar, M. I. Ohannessian, and N. Srebro, “Learning Non-Discriminatory Predictors,” arXiv:1702.06081 [cs], Feb. 2017. 你知道為什麼原住民考試可以加分嗎?當初的歷史背景是什麼?除了加分之外,升學優惠對原住民學生又帶來什麼影響呢? 標籤: 升學優惠, 升學考試, 原住民, 原住民加分, 政策, 教育, 文化 ぶろにゅー M. B. Zafar, I. Valera, M. Gomez Rodriguez, and K. P. Gummadi, “Fairness Beyond Disparate Treatment & Disparate Impact: Learning Classification without Disparate Mistreatment,” 2017, pp. 2017. https://pbs.twimg.com/media/ETEApfEU8AA7dHA.jpg, https://storage.mantan-web.jp/images/2018/11/21/20181121dog00m200078000c/001_size6.jpg, https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/fans-contents/resources/ckeditor_assets/000/066/458/66458-cm3shot2web.jpg, http://chachaswitch.com/wp-content/uploads/2018/06/%E6%B5%9C%E8%BE%BA%E7%BE%8E%E6%B3%A2-1.png, https://i.pinimg.com/originals/bc/db/f2/bcdbf2e7c1a094d617113a3b53d0240d.jpg, https://up.gc-img.net/post_img/2020/09/LclslcTPzPr7hFB_Y4AFJ_39.png, https://livedoor.blogimg.jp/aoba_f/imgs/5/4/5481b4d7-s.jpg, https://storage.mainichikirei.jp/images/2020/09/17/20200917dog00m100015000c/001_size6.jpg. © 2016 - 2020 Business Next Publishing Corp. ニュース星3つ! ff美人すぎる一般人・9選! 芸能人と一般人の違いは顔の大きさ? 芸能人が美人な方が多いのは理解できるのですが、一般人の方でも美人すぎるという方は存在します。 それに、日本の中でも、日本三大美人とも呼ばれる美人揃いの都道 […] 何を書いても構いませんので@生活板73 Copyright © 2012 - 2019 マネーライフ2ch All Rights Reserved. 你知道為什麼原住民考試可以加分嗎?當初的歷史背景是什麼?除了加分之外,升學優惠對原住民學生又帶來什麼影響呢?, 在求學過程中,我們或多或少有認識原住民同學,不諱言的,在升學時總會有人疑惑,或甚至是原住民自己本身也不太清楚:為什麼原住民考試可以加分?先還原當時的歷史背景。, 回溯1951年,以報考大專以上來說,其實當時是在國民政府來台後不久,基於「漢化原住民」的立場,要讓原住民接受漢文化教育,並融入主流社會,及加速山地發展,所以用「邊疆學生待遇辦法」,讓原住民和蒙、藏等地的學生一樣,享有升學優惠,錄取標準降低25%。此外,還大力推廣漢人文化和國語運動,並規定原住民學校,以國語為主、族語為輔,要根絕日治時代遺留下來的日語教育,但同時也導致原住民本身的語言文化大量流失,新一代的原住民無法流暢的使用母語,形成傳承的斷層。, 直到1987年解嚴後,台灣思想越來越開放,開始重視多元文化,原住民運動才逐漸興起。第三次修憲時也將原住民權益納入,因此有關原住民教育及優惠的法案,逐漸形成專法《原住民學生升學保障及原住民公費留學辦法》,這在某程度上代表著原住民不再是過去的「邊疆族群」或「山地同胞」。而對原住民文化的重視,也在語言教學方面展現,教育部在2001年的《九年一貫課綱》,將原住民族語列入母語教學,但於此同時,也有人開始質疑原住民加分的正當性。, 有人提出疑問,漢化的原住民,在生活習慣和文化適應上,都與一般人無異,那麼當初建立在語言文化差異上的加分基礎,是否已經不適用了呢?加上2004年有近20位原住民學生因著加分錄取台大醫學系,導致一般生的錄取名額遭到排擠,也引發大量輿論。外界的質疑因而促成教育部修法,原住民的保障名額改為外加,以錄取人數的百分之二為限,並由原住民內部競爭,免去佔額的疑慮。另外也催生了2011年的《原住民語言認證檢定》,通過檢定者,優惠幅度就能從25%提升到35%,反之未通過者,優惠則逐年減少5%,直到10%,沿用至今。這樣的語言檢定,除了確立原住民加分的合理性,也鼓勵學生傳承自己的母語及文化。, 不過,回到加分的本質與初衷,在國民黨治台初期,是以「漢化原住民」的角度出發,因此對原住民來說,除了自身的語言文化被壓抑,還被要求適應、學習主流的漢人文化,並依照學習的成果,來決定能否升學。而當原住民慢慢接受漢化,卻又因為要保留多元文化,讓學生必須在追求主流社會價值的同時,也一肩揹負起傳承語言文化的責任,這樣的重擔並不是每個人都撐得起,在同樣的時間下,與其學習族語加分,許多人更希望能用來補強英文、數學等,對未來發展較有助益的科目。, 即便考取語言認證,台灣也不見得有良好的原住民文化環境,能夠加以實踐、活用,更別說族語教育資源的匱乏。如何照顧多達十四族、散落台灣各地的原住民們不同的需求?這些都是問題。這樣的政策,不論在各時期的演變,對原住民來說,真的都公平嗎?尤其大部分的人不了解加分制度的意義,使得「加分」成為一種標籤,讓原住民不但容易遭受同學的輕視,也形成部分學生的心理負擔。, 的確,現行的加分制度,能讓原住民升學率提高,但還是遠低於一般人。而在優惠制度下,除了族語認證的學習負擔與「加分」標籤的污名,原住民的內部競爭,也不一定公平,同樣爭取原住民名額,擁有較佳教育資源的都市原住民,就比山區原住民更有優勢,人數多的族群,又比人數少的族群能掌握更多的資源。, 回顧政策的制定,我們能了解,原住民加分,從一開始的「漢化」,到後來的「維護多元文化」,在不同觀點下的加分制度,都有其時代的意義,但現今的我們,如何達成「維護多元文化」以及「協助升學就業」之間得到平衡,或許除了增修加分優惠的條文外,我們需要有更多的作為,營造出多元文化的友善環境。, 參考資料: 原住民學生升學保障及原住民公費留學辦法 原住民學生考試加分政策,是「加分」還是「負分」? 臺灣原住民升學優待政策之研究-以升學加分和原住民族教育體系為例 臺灣原住民族語教育政策之批判論述分析 我國原住民學生升學優待措施的評析— 從 Kymlicka 的自由多元文化主義觀點出發, 別忘了訂閱我們的YouTube頻道唷! 關鍵評論影音粉絲團開團囉!更多優質影音好內容,趕快按讚加入!, 升學優惠 升學考試 原住民 原住民加分 政策 文化, 由關鍵評論網《影音製作團隊》自製,首創以動畫形式,分析和整理國內、外重大議題及事件,把複雜變簡單、把艱澀變有趣,花2分鐘就能瞭解事件脈絡和你所不知道的事情。, 我國原住民學生升學優待措施的評析— 從 Kymlicka 的自由多元文化主義觀點出發.

セロー250 ブログ 林道 11, Jr九州 社長 年収 5, フォートナイト 相手 の声が 聞こえ ない スマホ 14, Apex トレジャーパック 報酬 22, Vba 行 コピー 別ブック 貼り 付け 14, シェイミ 映画 ネタバレ 7, ポケモンgo 複 垢 レーダー 18, 赤ちゃん 身震い てんかん 17, ミリオネア オーディエンス Bgm 4, ドラクエウォーク シミュレーター こころ 8, Gショック Recover 点滅 4, ドア ノック 4回 11, 劇場版 ま ど マギ パチンコ 潜伏 13, 紅花 ハワイ 閉店 11, 既 読 無視 放置 9, 遺愛 中学校 偏差値 5, Smartek Ce 説明書 8, のし袋 短冊 印刷 20, ドア 蝶番 調整 7, Sunshine 3年 Program8 5, Skyrim カメラ位置 コンソール 9, エイサー モニター 評判 24, Expg 入会金 無料 9, Jr九州 社長 年収 5, アーム リング 西松屋 4, Cut Off Cut Out 違い 4, Makita Dga 404 4, スマブラ Amiibo リセット 52, Scansnap Ix1500 名刺管理 8, セラミック矯正 後悔 知恵袋 8, 乃木坂 26th リーク 19, 経理 伝票 日付 6, Nsx ミッション オーバーホール 費用 18, スマイル ゼミ タッチペン Ipad 5, 塩 50g 大さじ 5, Efhw アンテナ 自作 トランス 変換 4,