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マイクロソフトがより公平な機械学習モデルを作るためのツールを発表

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Microsoft(マイクロソフト)は、米国時間5月19日のデベロッパーカンファレンスBuildで機械学習に力を入れていた。そして同社は多くの新しいツールや機能を発表しただけでなく、AzureクラウドとMicrosoftのオープンソースツールキットの両方で、より信頼性が高く公平なAIシステムの構築に取り組んでいることも強調していた。

そのシステムには、差分プライバシー(differential privacy)のための新しいツールや、モデルが異なるグループでも動くためのシステム、厳しい規制要件を満たしながら企業がデータの最大限に利用できるようにするツールなどが含まれている。

このところデベロッパーは、AIのモデルの構築方法を勉強しなければならない機会がますます増えており、そのシステムは「説明しやすいか」や「差別やプライバシーの規制を満たしているか」などと定期的に自問することになる。そのためには、モデルの結果をより良く解釈することを助けるツールが必要だ。そんなツールの1つが、Microsoftがしばらく前にローンチしたinterpretMLだが、MLのモデルの公平性を評価するツールキットであるFairlearnもある。このFairlearnは現在、オープンソースのツールとして利用できるが、2020年6月にはAzure Machine Learningに組み込まれるという。

差分プライバシーは、プライバシー情報を保護しつつ個人データからインサイトを得られる技術だが、マイクロソフトは新しいオープンソースのツールキットであるWhiteNoiseを発表した。GitHubとAzure Machine Learningの両方で使うことができる。WhiteNoiseは、マイクロソフトとハーバード大学のInstitute for Quantitative Social Science(定量化社会科学研究所)とのパートナーシップの結果だ。

画像クレジット:Akos Stiller/Bloomberg / Getty Images

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(翻訳:iwatani、a.k.a. hiwa