論文の概要: Aequitas Flow: Streamlining Fair ML Experimentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05809v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 16:34:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:25:41.281543
• Title: Aequitas Flow: Streamlining Fair ML Experimentation
• Title（参考訳）: Aequitas Flow: 公正なML実験の合理化
• Authors: Sérgio Jesus, Pedro Saleiro, Inês Oliveira e Silva, Beatriz M. Jorge, Rita P. Ribeiro, João Gama, Pedro Bizarro, Rayid Ghani,
• Abstract要約: Aequitas Flowは、PythonでエンドツーエンドのFair Machine Learning(ML)実験とベンチマークを行うための、オープンソースのフレームワークとツールキットである。 AIシステムがより堅牢で公平になるように、AIシステムにおける公正の概念の組み入れを強化することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.085015139700245
• License:
• Abstract: Aequitas Flow is an open-source framework and toolkit for end-to-end Fair Machine Learning (ML) experimentation, and benchmarking in Python. This package fills integration gaps that exist in other fair ML packages. In addition to the existing audit capabilities in Aequitas, the Aequitas Flow module provides a pipeline for fairness-aware model training, hyperparameter optimization, and evaluation, enabling easy-to-use and rapid experiments and analysis of results. Aimed at ML practitioners and researchers, the framework offers implementations of methods, datasets, metrics, and standard interfaces for these components to improve extensibility. By facilitating the development of fair ML practices, Aequitas Flow hopes to enhance the incorporation of fairness concepts in AI systems making AI systems more robust and fair.
• Abstract（参考訳）: Aequitas Flowは、エンドツーエンドのFair Machine Learning(ML)実験とPythonでのベンチマークのための、オープンソースのフレームワークとツールキットである。 このパッケージは、他の公正なMLパッケージに存在する統合ギャップを埋めます。 Aequitasの既存の監査機能に加えて、Aequitas Flowモジュールは、公正性を意識したモデルトレーニング、ハイパーパラメータ最適化、評価のためのパイプラインを提供する。 MLの実践者と研究者を対象としたこのフレームワークは、拡張性を改善するために、メソッド、データセット、メトリクス、標準インターフェースの実装を提供する。 Aequitas Flowは、公正なMLプラクティスの開発を促進することによって、AIシステムをより堅牢で公平にするための、AIシステムにおける公正の概念の組み入れを強化することを目指している。

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