Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
お名前から性別を推測する/Guessing_gender_from_name
Search
florets1
January 14, 2024
Marketing & SEO
1
850
お名前から性別を推測する/Guessing_gender_from_name
florets1
January 14, 2024
Tweet
Share
More Decks by florets1
See All by florets1
なぜSQLはAIぽく見えるのか/why does SQL look AI like
florets1
0
460
Tableauとggplot2の背景/Background_of_Tableau_and_ggplot2
florets1
0
51
Rで学ぶデータハンドリング入門/Introduction_to_Data_Handling_with_R
florets1
0
130
人工知能はクロスジョインでできている/AI_Is_Built_on_Cross_Joins
florets1
0
83
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
florets1
4
430
複式簿記から純資産を排除する/eliminate_net_assets_from_double-entry_bookkeeping
florets1
1
450
カイ二乗検定は何をやっているのか/What_Does_the_Chi-Square_Test_Do
florets1
7
2.5k
直積は便利/direct_product_is_useful
florets1
3
450
butterfly_effect/butterfly_effect_in-house
florets1
1
270
Other Decks in Marketing & SEO
See All in Marketing & SEO
The #1 spot is gone: here's how to win anyway
tamaranovitovic
2
940
AI OVERVIEWS: KONEC KLIKÁNÍ V SEO?
pavelungr
0
470
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
1.9k
The Mindset for Success: Future Career Progression
greggifford
PRO
0
240
Tracking User Journey for SEO in GA4
bngsrc
1
1.4k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
220
3つの事例から考える広報 AI活用と勘所 / AI in Public Relations Key Insights from Three Case Studies
shuzon
1
480
BrightonSEO 2025 - Lies, Damned Lies & SEO Reports
slickettsdigital
0
240
BrightonSEO - Matt Beswick
bezz1234
0
350
What log files analysis can teach us in an international SEO context - International Search Summit Barcelona 2025
diije
PRO
0
120
マーケティング研修サービス なぞるLearning
nazoru
PRO
0
320
データに出ない"顧客行動と文脈"をどう読み解くか ―生成AI時代に求められる新しいマーケティング思考―
nazoru
PRO
0
620
Featured
See All Featured
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
40k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1k
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
2
2.4k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.1k
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
62
50k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
698
190k
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
910
世界の人気アプリ100個を分析して見えたペイウォール設計の心得
akihiro_kokubo
PRO
66
37k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
38
3k
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
120
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.6k
Transcript
1 2024.01.20 Tokyo.R #110 お名前から性別を推測する
2 はじめに 性別に基づく不当な差別は許されず、公平な社会を構築する上 で容認されてはなりません。 技術的な制約などから、この発表では単純化した状況を設定し ています。しかし本来、性別は複雑で多様なものであり、単純 な方法で判定することは難しいことがあります。規則だけに基 づいて性別を判定することは、誤解を生む可能性もあることに ご注意ください。名前や外見だけでなく、個々の気持ちや選択 を尊重することが大切です。機械的な判断だけに頼らず、相手
のアイデンティティを尊重しましょう。
3
4
5 訓練用 テスト用
6
7
8 まとめ 名前の最後の一文字を特徴量として、単純に集計するだけで 性別をけっこう当てることができます。 発展として、特徴量をもっと増やしたり、機械学習の手法を 使ってみるなど、ぜひお試しください。