論文の概要: Dancing in the Shadows: Harnessing Ambiguity for Fairer Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19066v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 10:34:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 14:27:46.543587
• Title: Dancing in the Shadows: Harnessing Ambiguity for Fairer Classifiers
• Title（参考訳）: Dancing in the Shadows: Harnessing Ambiguity for Fairer Classifiers
• Authors: Ainhize Barrainkua, Paula Gordaliza, Jose A. Lozano, Novi Quadrianto,
• Abstract要約: 本稿では,センシティブな情報が部分的にのみ知られるシナリオにおいて,アルゴリズムフェアネスを高めるための新しいアプローチを提案する。 本稿では、従来の機械学習分類器を訓練するために、センシティブ属性に関して不確実な同一性を持つインスタンスを活用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7173623393215287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel approach to bolster algorithmic fairness in scenarios where sensitive information is only partially known. In particular, we propose to leverage instances with uncertain identity with regards to the sensitive attribute to train a conventional machine learning classifier. The enhanced fairness observed in the final predictions of this classifier highlights the promising potential of prioritizing ambiguity (i.e., non-normativity) as a means to improve fairness guarantees in real-world classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,センシティブな情報が部分的にのみ知られるシナリオにおいて,アルゴリズムフェアネスを高めるための新しいアプローチを提案する。 特に、従来の機械学習分類器を訓練するために、センシティブ属性に関して不確実な同一性を持つインスタンスを活用することを提案する。 この分類器の最終的な予測で観測される公正性の向上は、現実の分類タスクにおける公平性を保証する手段として曖昧性(すなわち非ノルマティビティ)を優先する有望な可能性を強調している。

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