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
980
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
お名前から性別を推測する/Guessing_gender_from_name
florets1
January 14, 2024
More Decks by florets1
See All by florets1
整数計画ソルバーで遊ぼう/using_an_integer_programming_solver_in_r
florets1
0
34
データ分析をはじめよう/lets_start_data_analysis
florets1
2
1.1k
なぜSQLはAIぽく見えるのか/why does SQL look AI like
florets1
0
810
Tableauとggplot2の背景/Background_of_Tableau_and_ggplot2
florets1
0
97
Rで学ぶデータハンドリング入門/Introduction_to_Data_Handling_with_R
florets1
0
170
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
120
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
florets1
4
490
複式簿記から純資産を排除する/eliminate_net_assets_from_double-entry_bookkeeping
florets1
1
520
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
2.6k
Other Decks in Marketing & SEO
See All in Marketing & SEO
From Keywords to Conversations: Winning in an AI-First Search World With Audience-Focused Content
sophiecoley
0
130
We Sent AI Agents to Win AI Search. Here's The Playbook.
samanyougarg
0
660
Teach The Shit Out Of Everything
portentint
PRO
0
400
How to build links that work across search systems
tamaranovitovic
0
120
NAVICUS|サービス説明資料
navicus
PRO
1
100
From Rankings to Recommendations: Closing the Measurement Chasm
nathanless
PRO
0
260
Built for Today: Built for Tomorrow - Future-proofed Migrations
00dacousin
0
460
Proactively Manage Negative Keywords To Drive PPC Efficiency Hero Conf / Brighton SEO 2026
dezcalton
1
120
Become a content scientist: A qualitative framework for creating and optimising user-first content
annikahaataja
0
510
La optimización de búsqueda para IA
aleyda
0
190
AI agenti nakupují za vaše zákazníky: Je váš e-shop připravený na Universal Commerce Protocol?
pavelungr
1
900
Automating Technical SEO with Screaming Frog CLI and n8n
chrisleverseo
0
1.4k
Featured
See All Featured
Done Done
chrislema
186
16k
Color Theory Basics | Prateek | Gurzu
gurzu
0
420
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
55
12k
Bash Introduction
62gerente
615
220k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.8k
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
3k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
3k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
183
10k
How to Align SEO within the Product Triangle To Get Buy-In & Support - #RIMC
aleyda
2
1.8k
Game over? The fight for quality and originality in the time of robots
wayneb77
1
240
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1033
470k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
22k
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。