論文の概要: Evaluating Pre-Training Bias on Severe Acute Respiratory Syndrome Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15398v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 20:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 17:52:31.899983
• Title: Evaluating Pre-Training Bias on Severe Acute Respiratory Syndrome Dataset
• Title（参考訳）: 重症急性呼吸症候群データセットにおける事前トレーニングバイアスの評価
• Authors: Diego Dimer Rodrigues,
• Abstract要約: この研究は、OpenDataSUSの重症急性呼吸症候群データセットを使用して、3つのトレーニング済みバイアスメトリクスを可視化する。 目的は、異なる領域のバイアスを比較し、保護された属性に注目し、モデルのパフォーマンスとメトリック値を比較することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) is a growing field of computer science that has found many practical applications in several domains, including Health. However, as data grows in size and availability, and the number of models that aim to aid or replace human decisions, it raises the concern that these models can be susceptible to bias, which can lead to harm to specific individuals by basing its decisions on protected attributes such as gender, religion, sexual orientation, ethnicity, and others. Visualization techniques might generate insights and help summarize large datasets, enabling data scientists to understand the data better before training a model by evaluating pre-training metrics applied to the datasets before training, which might contribute to identifying potential harm before any effort is put into training and deploying the models. This work uses the severe acute respiratory syndrome dataset from OpenDataSUS to visualize three pre-training bias metrics and their distribution across different regions in Brazil. A random forest model is trained in each region and applied to the others. The aim is to compare the bias for the different regions, focusing on their protected attributes and comparing the model's performance with the metric values.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、健康を含むいくつかの領域で多くの実践的な応用を見出したコンピュータサイエンスの分野である。 しかし、データのサイズや可用性が増大し、人間の決定を助けたり置き換えたりするモデルの数が増えるにつれて、これらのモデルが偏見の影響を受けやすくなり、性別、宗教、性的指向、民族性などの保護された属性に基づいて決定を下すことによって特定の個人に害を与える可能性があるという懸念が高まる。 可視化技術は洞察を生成し、大規模なデータセットを要約する助けになり、トレーニング前にデータセットに適用された事前トレーニングメトリクスを評価することで、データサイエンティストがモデルをトレーニングする前にデータをよりよく理解できるようになる。 この研究は、OpenDataSUSの重篤な急性呼吸症候群データセットを使用して、3つのトレーニング済みバイアスメトリクスとそのブラジルの異なる地域への分布を可視化する。 ランダム森林モデルは各地域で訓練され、他の地域に適用される。 目的は、異なる領域のバイアスを比較し、保護された属性に注目し、モデルのパフォーマンスとメトリック値を比較することである。

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