論文の概要: Quantum Fair Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00753v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 10:36:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 09:48:02.263617
• Title: Quantum Fair Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子フェア機械学習
• Authors: Elija Perrier
• Abstract要約: 古典と量子フェアの機械学習アルゴリズムの違いと類似点の比較分析を行った。 本稿では,Groverの探索アルゴリズムを用いた量子フェア機械学習における最初の結果を示す。 正準リプシッツ条件の個々の公正度基準を量子メトリクスを用いて量子設定に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8275108630751844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we inaugurate the field of quantum fair machine learning. We undertake a comparative analysis of differences and similarities between classical and quantum fair machine learning algorithms, specifying how the unique features of quantum computation alter measures, metrics and remediation strategies when quantum algorithms are subject to fairness constraints. We present the first results in quantum fair machine learning by demonstrating the use of Grover's search algorithm to satisfy statistical parity constraints imposed on quantum algorithms. We provide lower-bounds on iterations needed to achieve such statistical parity within $\epsilon$-tolerance. We extend canonical Lipschitz-conditioned individual fairness criteria to the quantum setting using quantum metrics. We examine the consequences for typical measures of fairness in machine learning context when quantum information processing and quantum data are involved. Finally, we propose open questions and research programmes for this new field of interest to researchers in computer science, ethics and quantum computation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子フェア機械学習の分野について紹介する。 古典的および量子的フェアマシンラーニングアルゴリズムの違いと類似性の比較分析を行い、量子計算のユニークな特徴が、量子アルゴリズムが公平性制約の対象となる場合の尺度、メトリクス、修復戦略をどのように変更するかを特定します。 本稿では、グローバー探索アルゴリズムを用いて、量子アルゴリズムに課される統計パリティ制約を満たすことにより、量子フェア機械学習の最初の結果を示す。 我々は、$\epsilon$-tolerance内でそのような統計パリティを達成するために必要なイテレーションの低いバウンドを提供する。 正準リプシッツ条件の個々の公正度基準を量子メトリクスを用いて量子設定に拡張する。 量子情報処理と量子データに関わる機械学習コンテキストにおける公平性の典型的な尺度の結果を検討する。 最後に, 計算機科学, 倫理学, 量子計算分野の研究者に新たな関心を寄せるオープン質問と研究プログラムを提案する。

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