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/2401.10304v2
• Date: Tue, 17 Dec 2024 16:34:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:55:45.126437
• 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 Gómez, Jordi Cabot,
• Abstract要約: 異なる領域の4041データ文書のサンプルについて検討し、その完全性、要求された寸法のカバレッジ、近年の動向について検討する。 我々は,データ作成者や科学データ発行者に対して,機械学習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）: 1.8270184406083445
• License:
• 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, academic institutions' adoption of these practices 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 broader 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, coverage of the requested dimensions, and trends in recent years. We focus on the most and least documented dimensions and compare the results with those of an ML-focused venue (NeurIPS D&B track) publishing papers describing datasets. 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、学術機関のこうした実践の採用は、研究者が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,このより広範な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。 異なる領域の4041データ文書のサンプルについて検討し、その完全性、要求された寸法のカバレッジ、近年の動向について検討する。 我々は、最も最も文書化されていない次元に注目し、結果をデータセットを記述する論文を発行するMLにフォーカスした会場(NeurIPS D&Bトラック)と比較する。 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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