論文の概要: BeFair: Addressing Fairness in the Banking Sector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02137v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 16:37:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 17:05:25.924625
• Title: BeFair: Addressing Fairness in the Banking Sector
• Title（参考訳）: BeFair:銀行セクターの公平性への取り組み
• Authors: Riccardo Crupi, Giulia Del Gamba, Greta Greco, Aisha Naseer, Daniele Regoli, Beatriz San Miguel Gonzalez
• Abstract要約: 銀行セクターにおける産業的オープンイノベーションプロジェクトの最初の成果を提示する。 本稿では,MLの公平性に関する一般的なロードマップと,バイアスの特定と緩和を支援するBeFairと呼ばれるツールキットの実装を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4680035572775534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Algorithmic bias mitigation has been one of the most difficult conundrums for the data science community and Machine Learning (ML) experts. Over several years, there have appeared enormous efforts in the field of fairness in ML. Despite the progress toward identifying biases and designing fair algorithms, translating them into the industry remains a major challenge. In this paper, we present the initial results of an industrial open innovation project in the banking sector: we propose a general roadmap for fairness in ML and the implementation of a toolkit called BeFair that helps to identify and mitigate bias. Results show that training a model without explicit constraints may lead to bias exacerbation in the predictions.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムバイアスの軽減は、データサイエンスコミュニティと機械学習(ML)の専門家にとって最も困難な混乱の1つです。 数年間にわたり、MLの公平性分野に多大な努力が注がれている。 バイアスの特定と公正なアルゴリズムの設計の進歩にもかかわらず、それらを業界に翻訳することは大きな課題です。 本稿では,銀行セクターにおける産業的オープンイノベーションプロジェクトの初期成果として,MLの公平性に関する一般的なロードマップと,バイアスの特定と緩和を支援するBeFairと呼ばれるツールキットの実装を提案する。 その結果、明示的な制約のないモデルのトレーニングは、予測におけるバイアスの悪化につながる可能性がある。

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