論文の概要: Achieving Representative Data via Convex Hull Feasibility Sampling Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06664v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 23:14:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 12:18:24.345929
• Title: Achieving Representative Data via Convex Hull Feasibility Sampling Algorithms
• Title（参考訳）: 凸ハル可能性サンプリングアルゴリズムによる代表データ取得
• Authors: Laura Niss, Yuekai Sun, Ambuj Tewari
• Abstract要約: トレーニングデータのバイアスをサンプリングすることは、機械学習システムにおけるアルゴリズムバイアスの主要な原因である。 得られたデータから代表的データセットを収集できるかどうかを高信頼で判断するために,適応的なサンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.29582673348303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sampling biases in training data are a major source of algorithmic biases in machine learning systems. Although there are many methods that attempt to mitigate such algorithmic biases during training, the most direct and obvious way is simply collecting more representative training data. In this paper, we consider the task of assembling a training dataset in which minority groups are adequately represented from a given set of data sources. In essence, this is an adaptive sampling problem to determine if a given point lies in the convex hull of the means from a set of unknown distributions. We present adaptive sampling methods to determine, with high confidence, whether it is possible to assemble a representative dataset from the given data sources. We also demonstrate the efficacy of our policies in simulations in the Bernoulli and a multinomial setting.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータのバイアスサンプリングは、機械学習システムにおけるアルゴリズムバイアスの主な原因である。 このようなアルゴリズムバイアスをトレーニング中に軽減しようとする方法は数多く存在するが、最も直接的かつ明白な方法は、より代表的なトレーニングデータを集めることだ。 本稿では,少数グループが与えられたデータ集合から適切に表現される訓練データセットを組み立てる作業について考察する。 本質的にこれは、与えられた点が未知の分布の集合から手段の凸殻にあるかどうかを決定する適応サンプリング問題である。 得られたデータから代表的データセットを収集できるかどうかを高信頼で判断するために,適応的なサンプリング手法を提案する。 また,ベルヌーイのシミュレーションと多項的設定における政策の有効性を実証する。

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