論文の概要: An overview of active learning methods for insurance with fairness appreciation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09466v1
• Date: Fri, 17 Dec 2021 12:07:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-20 20:28:11.958911
• Title: An overview of active learning methods for insurance with fairness appreciation
• Title（参考訳）: 公正感のある保険のためのアクティブラーニング手法の概要
• Authors: Romuald Elie, Caroline Hillairet, Fran\c{c}ois Hu, Marc Juillard
• Abstract要約: 本稿では,保険における機械学習導入の課題について論じる。 最初の課題は、アクティブな学習の助けを借りてラベル付けの労力を減らすことだ。 第二の課題は、モデル推論における公平性の問題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.988145627448243
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses and solves some challenges in the adoption of machine learning in insurance with the democratization of model deployment. The first challenge is reducing the labelling effort (hence focusing on the data quality) with the help of active learning, a feedback loop between the model inference and an oracle: as in insurance the unlabeled data is usually abundant, active learning can become a significant asset in reducing the labelling cost. For that purpose, this paper sketches out various classical active learning methodologies before studying their empirical impact on both synthetic and real datasets. Another key challenge in insurance is the fairness issue in model inferences. We will introduce and integrate a post-processing fairness for multi-class tasks in this active learning framework to solve these two issues. Finally numerical experiments on unfair datasets highlight that the proposed setup presents a good compromise between model precision and fairness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、モデル展開の民主化に伴う保険における機械学習導入の課題に対処し、解決する。 最初の課題は、アクティブな学習、モデル推論とオラクルの間のフィードバックループによってラベル付けの労力(データ品質にフォーカスする)を減らすことだ。 そこで本稿では,合成データと実データの両方に対する経験的影響を調べる前に,様々な古典的アクティブラーニング手法をスケッチする。 保険におけるもう一つの重要な課題は、モデル推論における公平性の問題である。 この2つの問題を解決するために、このアクティブラーニングフレームワークにマルチクラスタスクに対する後処理フェアネスを導入し、統合する。 最後に、不公平なデータセットに関する数値実験により、提案した設定がモデル精度と公平性の間に良い妥協をもたらすことを示した。

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