論文の概要: Fair Learning with Private Demographic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11651v2
• Date: Mon, 13 Jul 2020 04:48:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 14:41:43.209749
• Title: Fair Learning with Private Demographic Data
• Title（参考訳）: プライベートデモグラフィックデータによるフェアラーニング
• Authors: Hussein Mozannar, Mesrob I. Ohannessian, Nathan Srebro
• Abstract要約: 民営化された保護属性を扱うために,非差別的学習者に適応する方法を示す。 保護された属性がデータのサブセットでのみ利用可能である設定において、この方法論が公正な予測子を学習するためにどのように適用できるかを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.04419322411398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sensitive attributes such as race are rarely available to learners in real world settings as their collection is often restricted by laws and regulations. We give a scheme that allows individuals to release their sensitive information privately while still allowing any downstream entity to learn non-discriminatory predictors. We show how to adapt non-discriminatory learners to work with privatized protected attributes giving theoretical guarantees on performance. Finally, we highlight how the methodology could apply to learning fair predictors in settings where protected attributes are only available for a subset of the data.
• Abstract（参考訳）: 人種のような敏感な属性は、しばしば法律や規則によって制限されるため、現実世界の学習者にはほとんど利用できない。 我々は、個人が機密情報をプライベートに公開し、下流のエンティティが非差別的な予測子を学習できるようにするスキームを提供する。 本研究は,非差別学習者を民営化された保護属性に適応させ,その性能を理論的に保証する方法を示す。 最後に、保護された属性がデータのサブセットでのみ利用できる設定において、この方法論が公正な予測子を学習するためにどのように適用できるかを強調した。

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