論文の概要: A Unifying Post-Processing Framework for Multi-Objective Learn-to-Defer Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12710v1
- Date: Wed, 17 Jul 2024 16:32:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 16:26:03.944014
- Title: A Unifying Post-Processing Framework for Multi-Objective Learn-to-Defer Problems
- Title（参考訳）: 多目的ラーニング・ツー・Defer問題のためのポストプロシージャ統合フレームワーク
- Authors: Mohammad-Amin Charusaie, Samira Samadi,
- Abstract要約: Learn-to-Deferは、学習アルゴリズムが独立した作業ではなく、人間専門家のチームとして機能することを可能にするパラダイムである。
本稿では,様々な制約下での学習・遅延システムに対するベイズ最適解を求める。
本アルゴリズムは,一組のベースラインに対する制約違反による改善を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.046591474843391
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learn-to-Defer is a paradigm that enables learning algorithms to work not in isolation but as a team with human experts. In this paradigm, we permit the system to defer a subset of its tasks to the expert. Although there are currently systems that follow this paradigm and are designed to optimize the accuracy of the final human-AI team, the general methodology for developing such systems under a set of constraints (e.g., algorithmic fairness, expert intervention budget, defer of anomaly, etc.) remains largely unexplored. In this paper, using a $d$-dimensional generalization to the fundamental lemma of Neyman and Pearson (d-GNP), we obtain the Bayes optimal solution for learn-to-defer systems under various constraints. Furthermore, we design a generalizable algorithm to estimate that solution and apply this algorithm to the COMPAS and ACSIncome datasets. Our algorithm shows improvements in terms of constraint violation over a set of baselines.
- Abstract（参考訳）: Learn-to-Deferは、学習アルゴリズムが独立した作業ではなく、人間専門家のチームとして機能することを可能にするパラダイムである。
このパラダイムでは、システムのタスクのサブセットを専門家に委譲する。
現在、このパラダイムに従うシステムがあり、最終的な人間-AIチームの精度を最適化するために設計されているが、そのようなシステムを開発するための一般的な方法論(例えば、アルゴリズムの公正性、専門家の介入予算、異常の延期など)は、ほとんど探索されていないままである。
本稿では,Neyman and Pearson (d-GNP) の基本補題に対する$d$次元の一般化を用いて,様々な制約下での学習・推論システムに対するベイズ最適解を求める。
さらに,その解を推定する一般化可能なアルゴリズムを設計し,このアルゴリズムをCompASおよびACSIncomeデータセットに適用する。
本アルゴリズムは,一組のベースラインに対する制約違反による改善を示す。
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