論文の概要: On the Readiness of Scientific Data for a Fair and Transparent Use in
Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10304v1
- Date: Thu, 18 Jan 2024 12:11:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 17:53:30.420448
- Title: On the Readiness of Scientific Data for a Fair and Transparent Use in
Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習における公正かつ透明な科学データの準備性について
- Authors: Joan Giner-Miguelez, Abel G\'omez, Jordi Cabot
- Abstract要約: 我々は、機械学習コミュニティと規制機関のニーズを満たす科学的データドキュメンテーションがどのようにML技術に使用されるかを分析する。
異なる領域の4041個のデータ文書のサンプルを検証し、要求された次元の完全性とカバレッジを評価した。
我々は,データ作成者や科学データ発行者に対して,ML技術における透明性と公正な使用に対するデータの準備性を高めるための一連の勧告ガイドラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.961305559606562
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: To ensure the fairness and trustworthiness of machine learning (ML) systems,
recent legislative initiatives and relevant research in the ML community have
pointed out the need to document the data used to train ML models. Besides,
data-sharing practices in many scientific domains have evolved in recent years
for reproducibility purposes. In this sense, the adoption of these practices by
academic institutions has encouraged researchers to publish their data and
technical documentation in peer-reviewed publications such as data papers. In
this study, we analyze how this scientific data documentation meets the needs
of the ML community and regulatory bodies for its use in ML technologies. We
examine a sample of 4041 data papers of different domains, assessing their
completeness and coverage of the requested dimensions, and trends in recent
years, putting special emphasis on the most and least documented dimensions. As
a result, we propose a set of recommendation guidelines for data creators and
scientific data publishers to increase their data's preparedness for its
transparent and fairer use in ML technologies.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)システムの公正性と信頼性を確保するため、近年の立法活動とMLコミュニティにおける関連する研究は、MLモデルのトレーニングに使用されるデータの文書化の必要性を指摘している。
さらに、多くの科学分野におけるデータ共有の実践は、再現性のために近年進化している。
この意味では、学術機関によるこれらの実践の採用により、研究者はデータ論文などの査読された出版物にデータと技術文書を公開することを奨励している。
本研究では,この科学的データドキュメンテーションが,ML技術におけるMLコミュニティと規制機関のニーズにどのように合致するかを分析する。
異なるドメインの4041のデータ論文のサンプルを調べ,要求された次元の完全性とカバレッジ,近年の動向を評価し,最も最も文書化されていない次元に注目した。
その結果、データ作成者や科学データ発行者に対して、ML技術における透明性と公正な使用に対するデータの準備性を高めるための一連の勧告ガイドラインを提案する。
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