論文の概要: Ensuring Equitable Financial Decisions: Leveraging Counterfactual Fairness and Deep Learning for Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16088v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 14:28:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 17:43:40.852589
• Title: Ensuring Equitable Financial Decisions: Leveraging Counterfactual Fairness and Deep Learning for Bias
• Title（参考訳）: 平等な金融決定の保証:バイアスに対する対実的公正とディープラーニングを活用する
• Authors: Saish Shinde,
• Abstract要約: 本研究では,データ拡張に伴う対実的公正性に着目した高度なバイアス緩和手法について検討する。 この研究は、これらの統合アプローチが金融業界、特にローン承認手続きにおけるジェンダーバイアスを緩和する方法について考察している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Concerns regarding fairness and bias have been raised in recent years due to the growing use of machine learning models in crucial decision-making processes, especially when it comes to delicate characteristics like gender. In order to address biases in machine learning models, this research paper investigates advanced bias mitigation techniques, with a particular focus on counterfactual fairness in conjunction with data augmentation. The study looks into how these integrated approaches can lessen gender bias in the financial industry, specifically in loan approval procedures. We show that these approaches are effective in achieving more equitable results through thorough testing and assessment on a skewed financial dataset. The findings emphasize how crucial it is to use fairness-aware techniques when creating machine learning models in order to guarantee morally righteous and impartial decision-making.
• Abstract（参考訳）: 近年、重要な意思決定プロセスにおける機械学習モデルの利用の増加、特にジェンダーのような繊細な特性に関して、公正さと偏見に関する懸念が高まっている。 本研究は,機械学習モデルにおけるバイアスに対処するために,データ拡張に伴う対実的公正性に着目した高度なバイアス緩和手法について検討する。 この研究は、これらの統合アプローチが金融業界、特にローン承認手続きにおけるジェンダーバイアスを緩和する方法について考察している。 これらの手法は、歪んだ財務データセットの徹底的なテストと評価を通じて、より公平な結果を達成するのに有効であることを示す。 この発見は、道徳的に正当かつ公平な意思決定を保証するために、機械学習モデルを作成する際に、公正な認識技術を使用することがいかに重要であるかを強調している。

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