論文の概要: Fair AutoML

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06495v1
• Date: Thu, 11 Nov 2021 23:08:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-15 14:20:00.281874
• Title: Fair AutoML
• Title（参考訳）: Fair AutoML
• Authors: Qingyun Wu, Chi Wang
• Abstract要約: 我々は、予測精度だけでなく、公正な機械学習モデルを見つけるために、エンドツーエンドの自動機械学習システムを提案する。 システムは、予測精度、公平性、およびフライ時の資源消費に応じて、いつ、どのモデルが不公平を緩和するかを動的に決定する戦略を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.451193430486175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present an end-to-end automated machine learning system to find machine learning models not only with good prediction accuracy but also fair. The system is desirable for the following reasons. (1) Comparing to traditional AutoML systems, this system incorporates fairness assessment and unfairness mitigation organically, which makes it possible to quantify fairness of the machine learning models tried and mitigate their unfairness when necessary. (2) The system is designed to have a good anytime `fair' performance, such as accuracy of a model satisfying necessary fairness constraints. To achieve it, the system includes a strategy to dynamically decide when and on which models to conduct unfairness mitigation according to the prediction accuracy, fairness and the resource consumption on the fly. (3) The system is flexible to use. It can be used together with most of the existing fairness metrics and unfairness mitigation methods.
• Abstract（参考訳）: 我々は、予測精度だけでなく、公正な機械学習モデルを見つけるために、エンドツーエンドの自動機械学習システムを提案する。 このシステムは以下の理由から望ましい。 1)従来のAutoMLシステムと比較すると,このシステムは公平性評価と不公平性軽減を有機的に取り入れており,機械学習モデルの公平性を定量化し,必要に応じて不公平性を緩和することができる。 2)システムは,必要フェアネス制約を満たすモデルの精度など,いつでも良い「フェア」性能を持つように設計されている。 これを実現するために、予測精度、公平性、及びフライ時の資源消費に応じて、モデルが不公平を緩和する時期及び時期を動的に決定する戦略を含む。 3) システムの使用は柔軟である。 既存の公平度指標や不公平さ緩和手法のほとんどと併用することができる。

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