Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Taxonomy of Challenges to Curating Fair Datasets

論文の概要: A Taxonomy of Challenges to Curating Fair Datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06407v1
Date: Mon, 10 Jun 2024 15:59:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-11 13:09:08.300225
Title: A Taxonomy of Challenges to Curating Fair Datasets
Title（参考訳）: 公正データセットの定式化への挑戦の分類学
Authors: Dora Zhao, Morgan Klaus Scheuerman, Pooja Chitre, Jerone T. A. Andrews, Georgia Panagiotidou, Shawn Walker, Kathleen H. Pine, Alice Xiang,
Abstract要約: 本稿では,データセットキュレーションライフサイクルを通じて発生する課題とトレードオフを包括的に分類する。われわれの研究結果は、データキュレーションに影響を及ぼすより広い公平な環境の中で、大きな問題を浮き彫りにしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.084239061045588
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite extensive efforts to create fairer machine learning (ML) datasets, there remains a limited understanding of the practical aspects of dataset curation. Drawing from interviews with 30 ML dataset curators, we present a comprehensive taxonomy of the challenges and trade-offs encountered throughout the dataset curation lifecycle. Our findings underscore overarching issues within the broader fairness landscape that impact data curation. We conclude with recommendations aimed at fostering systemic changes to better facilitate fair dataset curation practices.
Abstract（参考訳）: より公平な機械学習(ML)データセットを作成するための広範な努力にもかかわらず、データセットキュレーションの実践的な側面については、まだ限定的な理解が残っている。 30のMLデータセットキュレーターとのインタビューから、データセットキュレーションライフサイクルで発生する課題とトレードオフの包括的な分類を提示する。われわれの研究結果は、データキュレーションに影響を及ぼすより広い公平な環境の中で、大きな問題を浮き彫りにしている。我々は、公正なデータセットキュレーションの実践をより促進するために、体系的な変更を促進することを目的としたレコメンデーションで締めくくります。

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