Fugu-MT 論文翻訳(概要): Longitudinal Fairness with Censorship

論文の概要: Longitudinal Fairness with Censorship

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16024v2
Date: Thu, 31 Mar 2022 01:13:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-01 13:07:59.615780
Title: Longitudinal Fairness with Censorship
Title（参考訳）: 検閲を伴う縦公平性
Authors: Wenbin Zhang and Jeremy C. Weiss
Abstract要約: 我々は、適用可能な公正度対策を考案し、デバイアスアルゴリズムを提案し、検閲なしで公正度を橋渡しするために必要な理論的構造を提供する。検閲された4つのデータセットに対する実験により、我々のアプローチの有効性が確認された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5688552250473473
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Recent works in artificial intelligence fairness attempt to mitigate discrimination by proposing constrained optimization programs that achieve parity for some fairness statistic. Most assume availability of the class label, which is impractical in many real-world applications such as precision medicine, actuarial analysis and recidivism prediction. Here we consider fairness in longitudinal right-censored environments, where the time to event might be unknown, resulting in censorship of the class label and inapplicability of existing fairness studies. We devise applicable fairness measures, propose a debiasing algorithm, and provide necessary theoretical constructs to bridge fairness with and without censorship for these important and socially-sensitive tasks. Our experiments on four censored datasets confirm the utility of our approach.
Abstract（参考訳）: 人工知能の公正性に関する最近の研究は、公平性統計のパリティを達成する制約付き最適化プログラムを提案し、差別を緩和しようとする試みである。ほとんどがクラスラベルの可用性を仮定しており、精密医学、時間的分析、再帰的予測など、多くの実世界のアプリケーションでは実用的でない。ここでは, 連続的右検閲環境において, 事象の時期が不明な場合, クラスラベルの検閲と既存フェアネス研究の不適用性について考察する。我々は、適用可能な公正度対策を考案し、デバイアスアルゴリズムを提案し、これらの重要かつ社会的に敏感なタスクに対して検閲なしで公正度を橋渡しするために必要な理論的構成を提供する。 4つの検閲データセットに関する実験で,提案手法の有用性を確認した。

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