arXiv (Cornell University)· 2016· Ön baskı
Denetimli Öğrenmede Fırsat Eşitliği
Equality of Opportunity in Supervised Learning
- 1.926atıf
- 2016yıl
Kısa özet
Araştırmacılar, denetimli makine öğrenmesi modellerinde hassas özelliklere dayalı ayrımcılığı ölçmek ve ortadan kaldırmak için yeni bir kriter önererek, yanlış sınıflandırmanın maliyetini karar vericiye kaydırıyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Denetimli öğrenmede ayrımcılığı ölçmek için yeni bir kriter tanıtıyor.
- Ayrımcılığı gidermek için tahmincileri en uygun şekilde ayarlamak için bir yöntem sunuyor.
- Yanlış sınıflandırmanın maliyetini dezavantajlı gruplardan karar vericiye kaydırıyor.
- Önerilen kriter, yalnızca ortak istatistiklere bağlıdır (oblivious).
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
We propose a criterion for discrimination against a specified sensitive attribute in supervised learning, where the goal is to predict some target based on available features. Assuming data about the predictor, target, and membership in the protected group are available, we show how to optimally adjust any learned predictor so as to remove discrimination according to our definition. Our framework also improves incentives by shifting the cost of poor classification from disadvantaged groups to the decision maker, who can respond by improving the classification accuracy. In line with other studies, our notion is oblivious: it depends only on the joint statistics of the predictor, the target and the protected attribute, but not on interpretation of individualfeatures. We study the inherent limits of defining and identifying biases based on such oblivious measures, outlining what can and cannot be inferred from different oblivious tests. We illustrate our notion using a case study of FICO credit scores.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. arXiv (Cornell University), 2016 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Güvenlik Araştırmaları
Safety ResearchSocial Sciences