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倫理・公平性・安全性
**マスコットの掟。**年の終わりに、Chibanyはキャンパスのシステムが実際に何を 学んだのかを監査し、人から学ぶ機械のための行動規範を書きます。キオスクはステッ カーで騙せるのか？カフェテリアの推薦システムはすべての寮に公平か——そもそも 「公平」を条件付き確率として述べると何を意味するのか？モデルはデータから誰の 事前分布を受け継いだのか？そして報酬でロボット見習いを訓練したとき、私たちは 実際に何を教えたのか？
準備中のPart
これらの章はHuman and Machine Learningコースの第12週に対応し、現在執筆中です。
章一覧
本プロジェクトは日本確率計算コンソーシアム協会（JPCCA）の助成を受けています。