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
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
florets1
January 14, 2024
Marketing & SEO
890
1
Share
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
データ分析をはじめよう/lets_start_data_analysis
florets1
2
420
なぜSQLはAIぽく見えるのか/why does SQL look AI like
florets1
0
600
Tableauとggplot2の背景/Background_of_Tableau_and_ggplot2
florets1
0
72
Rで学ぶデータハンドリング入門/Introduction_to_Data_Handling_with_R
florets1
0
140
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
100
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
florets1
4
460
複式簿記から純資産を排除する/eliminate_net_assets_from_double-entry_bookkeeping
florets1
1
470
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
480
Other Decks in Marketing & SEO
See All in Marketing & SEO
B2B Lead Gen: Tactics, Traps & Triumph
marketingsoph
0
100
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
1.1k
AI Search: Where are we so far and how to win in the current landscape
aleyda
2
560
Personas: nuevas oportunidades de encontrabilidad
fernandomacia
1
240
JAWS-UG福井 AWS Community Update
awsjcpm
1
150
「発表する登壇」から「伝わる登壇」へ ─ 思いやりの「テクニック489」とは?
wyamazak_devrel
3
1.4k
BrightonSEO - Matt Beswick
bezz1234
0
400
From Chaos To Clarity: Structuring International SEO for Real Impact
meganhordijk
0
200
Beyond Google: Using TikTok and TripAdvisor for SEO and Lead Generation
laurastrategy
1
110
Crafting your authority engine: E-E-A-T & machine-readable SEO for AI
cristianow
PRO
1
370
How to win in AI Search with Ahrefs
andreitit
0
1.9k
When Traffic Gets Weird: ML for Anomalies & Forecasts
samtorres
0
170
Featured
See All Featured
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.6k
The Curse of the Amulet
leimatthew05
1
11k
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
130
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.1k
Scaling GitHub
holman
464
140k
Building Adaptive Systems
keathley
44
3k
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
89
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1.1k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
16k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
11
880
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
1
490
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
8k
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。