機械学習とAIのエチカ
AIを使用する際の倫理的な配慮公正性とバイアスの回避: AIシステムの設計とトレーニングにおいて、個人や特定のグループに対するバイアスを回避するための配慮が必要です。公正性の確保や多様性の尊重に努めることで、公平で公正な意思決定を促進します。プライバシーとデータの保護: 個人情報
AIを使用する際の倫理的な配慮公正性とバイアスの回避: AIシステムの設計とトレーニングにおいて、個人や特定のグループに対するバイアスを回避するための配慮が必要です。公正性の確保や多様性の尊重に努めることで、公平で公正な意思決定を促進します。プライバシーとデータの保護: 個人情報
高度な問題解決のためのモデル調整Fine-tuning（ファインチューニング）: 事前トレーニング済みのモデルを、特定のタスクやドメインに適応させるためにFine-tuningを行います。既存のモデルをベースに、追加のトレーニングデータやタスク固有のデータを使用してモデルを調整することで
チームや組織にChatGPTを導入する方法ニーズと目標の評価: チームや組織のニーズと目標を評価しましょう。ChatGPTを導入する主な目的や使用ケース、期待する成果を明確に定義することが重要です。トレーニングと教育: チームや組織のメンバーに対して、ChatGPTの基本的な使用