論文の概要: FAIREDU: A Multiple Regression-Based Method for Enhancing Fairness in Machine Learning Models for Educational Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06423v1
- Date: Tue, 8 Oct 2024 23:29:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 05:49:26.010546
- Title: FAIREDU: A Multiple Regression-Based Method for Enhancing Fairness in Machine Learning Models for Educational Applications
- Title（参考訳）: FAIREDU:教育用機械学習モデルにおけるフェアネス向上のためのマルチ回帰ベース手法
- Authors: Nga Pham, Minh Kha Do, Tran Vu Dai, Pham Ngoc Hung, Anh Nguyen-Duc,
- Abstract要約: 本稿では,複数機能にまたがる公平性向上を目的とした,新規かつ効果的な手法であるFAIREDUを紹介する。
モデル性能を損なうことなく公平性を向上するためのFAIREDUの有効性を評価する。
その結果, FAIREDUは, 性別, 人種, 年齢, その他の繊細な特徴の交叉性に対処し, モデル精度に最小限の影響を伴って, 最先端の手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.24497353837144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fairness in artificial intelligence and machine learning (AI/ML) models is becoming critically important, especially as decisions made by these systems impact diverse groups. In education, a vital sector for all countries, the widespread application of AI/ML systems raises specific concerns regarding fairness. Current research predominantly focuses on fairness for individual sensitive features, which limits the comprehensiveness of fairness assessments. This paper introduces FAIREDU, a novel and effective method designed to improve fairness across multiple sensitive features. Through extensive experiments, we evaluate FAIREDU effectiveness in enhancing fairness without compromising model performance. The results demonstrate that FAIREDU addresses intersectionality across features such as gender, race, age, and other sensitive features, outperforming state-of-the-art methods with minimal effect on model accuracy. The paper also explores potential future research directions to enhance further the method robustness and applicability to various machine-learning models and datasets.
- Abstract（参考訳）: 人工知能と機械学習(AI/ML)モデルの公正性は、特にこれらのシステムによる決定が多様なグループに影響を与えるにつれ、重要になっている。
すべての国にとって重要な教育分野である教育において、AI/MLシステムが広く適用されることは、公正性に関する特定の懸念を提起する。
現在の研究は主に、個々人の敏感な特徴に対する公平性に焦点を当てており、公平性評価の包括性を制限している。
本稿では,複数機能にまたがる公平性向上を目的とした,新規かつ効果的な手法であるFAIREDUを紹介する。
モデル性能を損なうことなく公平性を向上するためのFAIREDUの有効性を評価する。
その結果, FAIREDUは, 性別, 人種, 年齢, その他の敏感な特徴の交叉性に対処し, モデル精度に最小限の影響を伴って, 最先端の手法よりも優れていた。
また,機械学習モデルやデータセットの堅牢性と適用性を高めるための今後の研究の方向性についても検討する。
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