論文の概要: Survey on Fair Reinforcement Learning: Theory and Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10032v1
• Date: Fri, 20 May 2022 09:07:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 02:42:12.355267
• Title: Survey on Fair Reinforcement Learning: Theory and Practice
• Title（参考訳）: 公正強化学習に関する調査:理論と実践
• Authors: Pratik Gajane, Akrati Saxena, Maryam Tavakol, George Fletcher, and Mykola Pechenizkiy
• Abstract要約: 本稿では、強化学習(RL)フレームワークを用いて実装されたフェアネスアプローチについて概観する。 本稿では,RL法を適用した様々な実用的応用について論じる。 フェアRLの分野を前進させるために検討すべき主要な課題をいくつか取り上げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.783469272270896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fairness-aware learning aims at satisfying various fairness constraints in addition to the usual performance criteria via data-driven machine learning techniques. Most of the research in fairness-aware learning employs the setting of fair-supervised learning. However, many dynamic real-world applications can be better modeled using sequential decision-making problems and fair reinforcement learning provides a more suitable alternative for addressing these problems. In this article, we provide an extensive overview of fairness approaches that have been implemented via a reinforcement learning (RL) framework. We discuss various practical applications in which RL methods have been applied to achieve a fair solution with high accuracy. We further include various facets of the theory of fair reinforcement learning, organizing them into single-agent RL, multi-agent RL, long-term fairness via RL, and offline learning. Moreover, we highlight a few major issues to explore in order to advance the field of fair-RL, namely - i) correcting societal biases, ii) feasibility of group fairness or individual fairness, and iii) explainability in RL. Our work is beneficial for both researchers and practitioners as we discuss articles providing mathematical guarantees as well as articles with empirical studies on real-world problems.
• Abstract（参考訳）: fairness-aware learningは、データ駆動機械学習技術による通常のパフォーマンス基準に加えて、さまざまなフェアネス制約を満たすことを目的としている。 公正を意識した学習の研究のほとんどは、公正な教師付き学習の設定を採用する。 しかし、多くの動的実世界のアプリケーションはシーケンシャルな意思決定問題を用いてよりうまくモデル化することができ、公平な強化学習はこれらの問題に対処するのにより適した代替手段を提供する。 本稿では,強化学習(rl)フレームワークを通じて実装された公平性アプローチの概要について述べる。 本稿では,高い精度で公平な解を求めるために,rl法を適用した様々な実用的応用について考察する。 さらに、公正強化学習理論の様々な側面、それらを単一エージェントRL、複数エージェントRL、RLによる長期公正、オフライン学習に編成する。 さらに,fair-rlの分野を進めるために検討すべき重要な課題をいくつか紹介する。 一 社会的偏見の是正 二 集団公正又は個別公正の実現可能性、及び 三 RLの説明可能性 本研究は,実世界問題に関する実証的研究とともに数学的保証を提供する論文を議論する中で,研究者と実践者双方にとって有益である。

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