論文の概要: Beyond Individual and Group Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09490v1
• Date: Fri, 21 Aug 2020 14:14:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 21:11:01.984228
• Title: Beyond Individual and Group Fairness
• Title（参考訳）: 個人とグループフェアネスを超えて
• Authors: Pranjal Awasthi, Corinna Cortes, Yishay Mansour, Mehryar Mohri
• Abstract要約: 本稿では,不公平な不公平な苦情に導かれる公平さの新しいデータ駆動モデルを提案する。 我々のモデルは、複数のフェアネス基準をサポートし、それらの潜在的な不整合を考慮に入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.4666341812857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new data-driven model of fairness that, unlike existing static definitions of individual or group fairness is guided by the unfairness complaints received by the system. Our model supports multiple fairness criteria and takes into account their potential incompatibilities. We consider both a stochastic and an adversarial setting of our model. In the stochastic setting, we show that our framework can be naturally cast as a Markov Decision Process with stochastic losses, for which we give efficient vanishing regret algorithmic solutions. In the adversarial setting, we design efficient algorithms with competitive ratio guarantees. We also report the results of experiments with our algorithms and the stochastic framework on artificial datasets, to demonstrate their effectiveness empirically.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,公平性に関する既存の静的定義とは異なり,システムから受信された不公平性に導かれる新しいデータ駆動型公平性モデルを提案する。 我々のモデルは、複数のフェアネス基準をサポートし、それらの潜在的な非互換性を考慮している。 我々はこのモデルの確率的設定と敵対的設定の両方を考える。 確率的な設定では、我々のフレームワークは統計的損失を伴うマルコフ決定プロセスとして自然にキャストされ、効率的な消滅する後悔のアルゴリズム的解を与えることができる。 逆条件下では、競合比が保証される効率的なアルゴリズムを設計する。 また,我々のアルゴリズムと人工データセットの確率的フレームワークを用いた実験結果を報告し,その効果を実証的に示す。

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