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
570
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
複式簿記から純資産を排除する/eliminate_net_assets_from_double-entry_bookkeeping
florets1
0
300
カイ二乗検定は何をやっているのか/What_Does_the_Chi-Square_Test_Do
florets1
6
2.1k
直積は便利/direct_product_is_useful
florets1
3
320
butterfly_effect/butterfly_effect_in-house
florets1
1
140
データハンドリング/data_handling
florets1
2
180
カイ二乗検定との遭遇/The_path_to_encountering_the_chi-square_test
florets1
1
240
率の平均を求めてはいけない/Do_Not_Average_Rates
florets1
11
15k
請求と支払を照合する技術/using_full_join_in_r
florets1
2
230
応用セッション_同じデータでもP値が変わる話/key_considerations_in_NHST_2
florets1
1
1.1k
Other Decks in Marketing & SEO
See All in Marketing & SEO
SEO Localization: From basics to best practices
raquelgonzalezseo
1
190
Navigating ecommerce migrations - Emma Russell - SearchNorwich 17
searchnorwich
0
110
Creating data-driven SEO apps with AI - Brighton SEO
michaelvdr
0
260
JavaScript SEO Training (WTS, Sitebulb, Gray Dot) - Session #1 Understanding JS SEO
graydotco
0
410
Automating SEO with AI-Driven App Scripts
pkondylis
0
320
The Keys to Optimize your Travel Content to Maximize SEO Success #TBEXPuertoRico #TBEX
aleyda
1
250
Women in Tech SEO Fest USA 2024: Let's Train Our Way to a Better SEO Industry
natasha_bd
0
100
Going through Google Latest Search Updates - SimilarWeb Webinar
aleyda
0
520
情報発信の基本的な考え方と最近の動向_講演資料ダイジェスト1
capitolthink
0
120
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
1.3k
BrightonSEO - When it's right to send Google the WRONG data
inders
1
150
202409_CMC高知.pdf
xxxayaozaxxx
PRO
0
450
Featured
See All Featured
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
30
4.6k
Visualization
eitanlees
146
15k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
27
1.9k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
63
7.6k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
158
23k
Code Review Best Practice
trishagee
67
18k
Side Projects
sachag
452
42k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
21
2.5k
Designing on Purpose - Digital PM Summit 2013
jponch
117
7.1k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
9
440
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
28
9.3k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
176
9.5k
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。