論文の概要: Can Synthetic Data be Fair and Private? A Comparative Study of Synthetic Data Generation and Fairness Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01785v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 12:35:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:12:41.235890
• Title: Can Synthetic Data be Fair and Private? A Comparative Study of Synthetic Data Generation and Fairness Algorithms
• Title（参考訳）: 合成データは公平かつプライベートか? : 合成データ生成と公正性アルゴリズムの比較研究
• Authors: Qinyi Liu, Oscar Deho, Farhad Vadiee, Mohammad Khalil, Srecko Joksimovic, George Siemens,
• Abstract要約: Debiasing CAusal Fairness (DECAF)アルゴリズムは、プライバシとフェアネスの最良のバランスを実現する。 合成データに事前処理の公正性アルゴリズムを適用することで、実際のデータに適用した場合よりも公平性が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.144088660722956
• License:
• Abstract: The increasing use of machine learning in learning analytics (LA) has raised significant concerns around algorithmic fairness and privacy. Synthetic data has emerged as a dual-purpose tool, enhancing privacy and improving fairness in LA models. However, prior research suggests an inverse relationship between fairness and privacy, making it challenging to optimize both. This study investigates which synthetic data generators can best balance privacy and fairness, and whether pre-processing fairness algorithms, typically applied to real datasets, are effective on synthetic data. Our results highlight that the DEbiasing CAusal Fairness (DECAF) algorithm achieves the best balance between privacy and fairness. However, DECAF suffers in utility, as reflected in its predictive accuracy. Notably, we found that applying pre-processing fairness algorithms to synthetic data improves fairness even more than when applied to real data. These findings suggest that combining synthetic data generation with fairness pre-processing offers a promising approach to creating fairer LA models.
• Abstract（参考訳）: 学習分析(LA)における機械学習の利用の増加は、アルゴリズムの公正性とプライバシに関する重要な懸念を提起している。 合成データは二重目的ツールとして登場し、プライバシを強化し、LAモデルの公正性を改善している。 しかし、以前の研究では、公平性とプライバシの逆の関係が示唆されており、両方を最適化することは困難である。 本研究では, 合成データ生成装置がプライバシと公平性を最善にバランスできるか, 実際のデータセットに適用される事前処理公正性アルゴリズムが, 合成データに有効かどうかを検討する。 以上の結果から,Debiasing CAusal Fairness (DECAF)アルゴリズムは,プライバシとフェアネスのバランスを良くすることがわかった。 しかし、DECAFはその予測精度に反映されるように実用性に苦しむ。 特に,合成データに事前処理公正性アルゴリズムを適用すると,実データに適用した場合よりも公平性が向上することがわかった。 これらの結果は、合成データ生成と公正な前処理を組み合わせることで、より公正なLAモデルを作成するための有望なアプローチが期待できることを示唆している。

関連論文リスト

• Second FRCSyn-onGoing: Winning Solutions and Post-Challenge Analysis to Improve Face Recognition with Synthetic Data [104.30479583607918]
  第2回FRCSyn-onGoingチャレンジは、CVPR 2024で開始された第2回顔認識チャレンジ(FRCSyn)に基づいている。 我々は、顔認識における現在の課題を解決するために、個々のデータと実際のデータの組み合わせの両方で合成データの利用を検討することに重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T11:12:01Z)
• Unveiling the Flaws: Exploring Imperfections in Synthetic Data and Mitigation Strategies for Large Language Models [89.88010750772413]
  大規模言語モデル(LLM)の学習における高品質なデータ不足問題に対する解決法として,合成データを提案する。 我々の研究は、Q-A(Q-A)ペア、一般的な合成データに関連するこれらの特定の欠陥を掘り下げ、これらの欠陥を軽減するための未学習技術に基づく方法を提案する。 我々の研究は、より堅牢で効率的なLLMトレーニングを促進することを目的として、合成データの効果的な利用に関する重要な洞察を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T08:38:59Z)
• Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data [83.63271573197026]
  AIモデルの成功は、大規模で多様な、高品質なデータセットの可用性に依存している。 合成データは、現実世界のパターンを模倣する人工データを生成することによって、有望なソリューションとして現れてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T06:34:17Z)
• Trading Off Scalability, Privacy, and Performance in Data Synthesis [11.698554876505446]
  a) Howsoエンジンを導入し、(b)ランダムプロジェクションに基づく合成データ生成フレームワークを提案する。 Howsoエンジンが生成する合成データは、プライバシーと正確性に優れており、その結果、総合的なスコアが最高の結果となる。 提案するランダム・プロジェクション・ベース・フレームワークは,高い精度で合成データを生成することができ,スケーラビリティが最速である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-09T02:04:25Z)
• Assessment of Differentially Private Synthetic Data for Utility and Fairness in End-to-End Machine Learning Pipelines for Tabular Data [3.555830838738963]
  差分プライベート(DP)合成データセットは、個々のデータプロバイダのプライバシを保持しながらデータを共有するためのソリューションである。 機械学習モデルの訓練と評価に最も効果的な合成データ生成手法を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T03:37:16Z)
• Synthetic data, real errors: how (not) to publish and use synthetic data [86.65594304109567]
  生成過程が下流MLタスクにどのように影響するかを示す。 本稿では、生成プロセスモデルパラメータの後方分布を近似するために、Deep Generative Ensemble (DGE)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T07:30:29Z)
• Downstream Fairness Caveats with Synthetic Healthcare Data [21.54509987309669]
  プライバシ法は患者のプライバシーを守るためにElectronic Medical Records (EMR)のような健康データへのアクセスを制限する。 本稿では, 偏見を生かした医療データを総合的に評価し, フェアネス緩和技術が便益性に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T00:52:47Z)
• DECAF: Generating Fair Synthetic Data Using Causally-Aware Generative Networks [71.6879432974126]
  本稿では,GANに基づく表型データのための公正な合成データ生成装置であるDECAFを紹介する。 DeCAFは望ましくないバイアスを除去し,高品質な合成データを生成可能であることを示す。 下流モデルの収束と公平性に関する理論的保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T12:39:56Z)
• Bias Mitigated Learning from Differentially Private Synthetic Data: A Cautionary Tale [13.881022208028751]
  バイアスは、合成データ分布が実データ分布の不整合推定であるため、すべての解析に影響を与える可能性がある。 民営化確率比を用いた複数のバイアス緩和戦略を提案する。 バイアス緩和は、合成データの一般的な応用に、シンプルで効果的なプライバシー準拠の強化をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-24T19:56:44Z)
• An Analysis of the Deployment of Models Trained on Private Tabular Synthetic Data: Unexpected Surprises [4.129847064263057]
  異なるプライベート(DP)合成データセットは、機械学習モデルをトレーニングするための強力なアプローチである。 差分プライベートな合成データ生成が分類に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T21:00:57Z)
• Representative & Fair Synthetic Data [68.8204255655161]
  公平性制約を自己監督学習プロセスに組み込むためのフレームワークを提示する。 私たちはuci成人国勢調査データセットの代表者および公正版を作成します。 我々は、代表的かつ公正な合成データを将来有望なビルディングブロックとみなし、歴史的世界ではなく、私たちが生きようとしている世界についてアルゴリズムを教える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T09:19:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。