Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fair Active Learning

論文の概要: Fair Active Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01796v5
Date: Wed, 31 Mar 2021 14:39:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-14 02:10:59.429281
Title: Fair Active Learning
Title（参考訳）: 公正なアクティブラーニング
Authors: Hadis Anahideh and Abolfazl Asudeh and Saravanan Thirumuruganathan
Abstract要約: 機械学習モデルが差別を伝播しないことが重要である。アクティブラーニングは、ラベル付け予算内でオラクルを対話的にクエリすることで、正確な分類器を構築するための有望なアプローチである。我々は、モデル精度と公平性のバランスをとるためにラベル付けすべきデータポイントを慎重に選択するフェアアクティブラーニングのためのアルゴリズムを設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.313223110223941
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning (ML) is increasingly being used in high-stakes applications impacting society. Therefore, it is of critical importance that ML models do not propagate discrimination. Collecting accurate labeled data in societal applications is challenging and costly. Active learning is a promising approach to build an accurate classifier by interactively querying an oracle within a labeling budget. We design algorithms for fair active learning that carefully selects data points to be labeled so as to balance model accuracy and fairness. We demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed algorithms over widely used benchmark datasets using demographic parity and equalized odds notions of fairness.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、社会に影響を及ぼす高度なアプリケーションでますます使われている。したがって、MLモデルが差別を伝播しないことが重要である。社会的なアプリケーションで正確なラベル付きデータの収集は困難でコストがかかる。アクティブラーニングは、ラベリング予算内でoracleをインタラクティブにクエリすることで、正確な分類器を構築するための有望なアプローチである。我々は、モデル精度と公平性のバランスをとるためにラベル付けすべきデータポイントを慎重に選択するフェアアクティブラーニングのためのアルゴリズムを設計する。提案アルゴリズムの有効性と有効性について,人口統計値と等化確率を用いたベンチマークデータセットを用いて検証した。

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