論文の概要: InfoGram and Admissible Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07380v1
• Date: Tue, 17 Aug 2021 00:04:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-18 23:38:42.049117
• Title: InfoGram and Admissible Machine Learning
• Title（参考訳）: InfoGramと許容型機械学習
• Authors: Subhadeep Mukhopadhyay
• Abstract要約: 本稿では、新しい情報理論学習フレームワーク(許容機械学習)とアルゴリズムリスク管理ツール(InfoGram、L-features、ALFA-testing)を紹介する。 我々は、金融セクター、バイオメディカルリサーチ、マーケティングキャンペーン、刑事司法制度など、いくつかの実データ例を用いて、我々のアプローチを実証してきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We have entered a new era of machine learning (ML), where the most accurate algorithm with superior predictive power may not even be deployable, unless it is admissible under the regulatory constraints. This has led to great interest in developing fair, transparent and trustworthy ML methods. The purpose of this article is to introduce a new information-theoretic learning framework (admissible machine learning) and algorithmic risk-management tools (InfoGram, L-features, ALFA-testing) that can guide an analyst to redesign off-the-shelf ML methods to be regulatory compliant, while maintaining good prediction accuracy. We have illustrated our approach using several real-data examples from financial sectors, biomedical research, marketing campaigns, and the criminal justice system.
• Abstract（参考訳）: 我々は機械学習(ML)の新しい時代に入りましたが、最も正確な予測能力を持つアルゴリズムは、規制の制約の下で許容されない限り、デプロイできないかもしれません。 これにより、公正で透明で信頼できるML手法の開発に大きな関心が寄せられている。 本稿の目的は,新たな情報理論学習フレームワーク(許容機械学習)とアルゴリズムによるリスク管理ツール(InfoGram, L-features, ALFA-testing)を導入することである。 我々は,金融セクター,生物医学研究,マーケティングキャンペーン,刑事司法制度などの実例を用いて,我々のアプローチを実証した。

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