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Decks

生成AI・AIエージェント時代、データサイエンティストは何をする人なのか？そして、今学生であるあなたは何を学ぶべきか？

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その推薦システムの評価指標、ユーザーの感覚とズレてるかも

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利用シーンを意識した推薦システム〜SpotifyとAmazonの事例から〜

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精度を無視しない推薦多様化の評価指標

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文化が形作る音楽推薦の消費と、その逆

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"多様な推薦"はユーザーの目にどう映るか

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LLMとの共同執筆は文章の多様性を減らすか？

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推薦結果への説明付加はいつどんなものが嬉しいか

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広告設定をより制御できるようになるとユーザーはどう反応しどう感じるか

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説明の偏り・見せ方が推薦結果の選択にどう影響するか

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正確な推薦は無条件に信頼できるか？

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セレンディピティはトキメキの夢を見せるか？

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アノテーションのバイアス排除に関する2020年代の研究動向

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"2 - 4時は見られません"を深掘りしてみる

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論文紹介／5 papers at 75. Bias and Ethics (CHI 2022)

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論文紹介／Using Web Data to Reveal 22-Year History of Sneaker Designs (TheWebConf 2022)

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論文紹介 / It's About Time: A View of Crowdsourced Data Before and During the Pandemic (CHI 2021)

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ニュース閲覧行動を用いた選挙の争点分析 / Issue Analysis of Election using News Browsing Behavior

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