論文の概要: Metric-Free Individual Fairness with Cooperative Contextual Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06738v1
- Date: Fri, 13 Nov 2020 03:10:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-26 00:20:14.757846
- Title: Metric-Free Individual Fairness with Cooperative Contextual Bandits
- Title（参考訳）: 協調的文脈帯域を持つ計量自由個性
- Authors: Qian Hu, Huzefa Rangwala
- Abstract要約: グループフェアネスは、グループ内の一部の個人に対して不公平であるように、異なるグループが同様に扱われるべきである。
個々の公正性は、問題固有の類似度指標に依存するため、まだ検討されていない。
本研究では,メトリックフリーな個人フェアネスと協調的文脈帯域幅アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.985752744098267
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data mining algorithms are increasingly used in automated decision making
across all walks of daily life. Unfortunately, as reported in several studies
these algorithms inject bias from data and environment leading to inequitable
and unfair solutions. To mitigate bias in machine learning, different
formalizations of fairness have been proposed that can be categorized into
group fairness and individual fairness. Group fairness requires that different
groups should be treated similarly which might be unfair to some individuals
within a group. On the other hand, individual fairness requires that similar
individuals be treated similarly. However, individual fairness remains
understudied due to its reliance on problem-specific similarity metrics. We
propose a metric-free individual fairness and a cooperative contextual bandits
(CCB) algorithm. The CCB algorithm utilizes fairness as a reward and attempts
to maximize it. The advantage of treating fairness as a reward is that the
fairness criterion does not need to be differentiable. The proposed algorithm
is tested on multiple real-world benchmark datasets. The results show the
effectiveness of the proposed algorithm at mitigating bias and at achieving
both individual and group fairness.
- Abstract（参考訳）: データマイニングアルゴリズムは、日々の生活を横断する自動意思決定にますます利用されている。
残念なことに、いくつかの研究で報告されたように、これらのアルゴリズムはデータと環境からバイアスを注入し、不公平で不公平な解決策につながる。
機械学習におけるバイアスを軽減するため、グループフェアネスと個人フェアネスに分類できる様々なフェアネスの形式化が提案されている。
グループフェアネスは、グループ内の一部の個人に対して不公平であるように、異なるグループが同様に扱われるべきである。
一方、個々人の公平性は、同様の個人を同じように扱う必要がある。
しかし、個々の公平性は問題固有の類似度メトリクスに依存するため、未熟である。
本研究では,メトリックフリーな個人公平性と協調的コンテクストバンディット(ccb)アルゴリズムを提案する。
CCBアルゴリズムは公平性を報酬として利用し、最大化を試みる。
フェアネスを報酬として扱う利点は、フェアネス基準が差別化される必要はないことである。
提案アルゴリズムは複数の実世界のベンチマークデータセットで検証される。
その結果,提案アルゴリズムの有効性は,偏りを緩和し,個人と集団の公平性を両立させることができた。
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