論文の概要: Analyzing Fairness of Computer Vision and Natural Language Processing Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09900v2
- Date: Tue, 17 Dec 2024 00:59:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 14:01:35.199931
- Title: Analyzing Fairness of Computer Vision and Natural Language Processing Models
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンの公正性と自然言語処理モデルの解析
- Authors: Ahmed Rashed, Abdelkrim Kallich, Mohamed Eltayeb,
- Abstract要約: 機械学習(ML)アルゴリズムは、医療、金融、教育、法執行など、さまざまな分野における意思決定において重要な役割を果たす。
広く採用されているにもかかわらず、これらのシステムは潜在的なバイアスや公平性の問題のために倫理的・社会的懸念を提起する。
本研究では,非構造化データセットに適用したコンピュータビジョンと自然言語処理(NLP)モデルの公平性の評価と改善に焦点を当てた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0923877073891446
- License:
- Abstract: Machine learning (ML) algorithms play a crucial role in decision making across diverse fields such as healthcare, finance, education, and law enforcement. Despite their widespread adoption, these systems raise ethical and social concerns due to potential biases and fairness issues. This study focuses on evaluating and improving the fairness of Computer Vision and Natural Language Processing (NLP) models applied to unstructured datasets, emphasizing how biased predictions can reinforce existing systemic inequalities. A publicly available dataset from Kaggle was utilized to simulate a practical scenario for examining fairness in ML workflows. To address and mitigate biases, the study employed two leading fairness libraries: Fairlearn by Microsoft, and AIF360 by IBM. These tools offer comprehensive frameworks for fairness analysis, including metrics evaluation, result visualization, and bias mitigation techniques. The research aims to measure bias levels in ML models, compare the effectiveness of these fairness libraries, and provide actionable recommendations for practitioners. The results demonstrate that each library possesses distinct strengths and limitations in evaluating and mitigating fairness. By systematically analyzing these tools, the study contributes valuable insights to the growing field of ML fairness, offering practical guidance for integrating fairness solutions into real world applications. This research underscores the importance of building more equitable and responsible machine learning systems.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)アルゴリズムは、医療、金融、教育、法執行など、さまざまな分野における意思決定において重要な役割を果たす。
広く採用されているにもかかわらず、これらのシステムは潜在的なバイアスや公平性の問題のために倫理的・社会的懸念を提起する。
本研究では,非構造化データセットに適用されたコンピュータビジョンと自然言語処理(NLP)モデルの公平性を評価・改善することに焦点を当て,偏りのある予測が既存のシステム的不等式をいかに強化するかを強調した。
Kaggleから公開されているデータセットを使用して、MLワークフローの公正性を調べるための実践的なシナリオをシミュレートした。
バイアスに対処し緩和するために、この研究では、MicrosoftのFairlearnとIBMのAIF360の2つの主要なフェアネスライブラリが採用された。
これらのツールは、メトリクス評価、結果の可視化、バイアス軽減技術を含む、公平性分析のための包括的なフレームワークを提供する。
この研究は、MLモデルのバイアスレベルを測定し、これらの公正度ライブラリの有効性を比較し、実践者に対して実行可能なレコメンデーションを提供することを目的としている。
その結果, 各図書館は, 公正性を評価・緩和する上で, 独特な強みと限界を持っていることが明らかとなった。
これらのツールを体系的に分析することにより、機械学習フェアネスの分野に価値ある洞察をもたらし、フェアネスソリューションを現実のアプリケーションに組み込むための実践的なガイダンスを提供する。
この研究は、より公平で責任ある機械学習システムを構築することの重要性を強調している。
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