論文の概要: FairAgent: Democratizing Fairness-Aware Machine Learning with LLM-Powered Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04317v1
• Date: Sun, 05 Oct 2025 18:33:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.5815
• Title: FairAgent: Democratizing Fairness-Aware Machine Learning with LLM-Powered Agents
• Title（参考訳）: FairAgent: LLMエージェントによるフェアネス対応機械学習の民主化
• Authors: Yucong Dai, Lu Zhang, Feng Luo, Mashrur Chowdhury, Yongkai Wu,
• Abstract要約: 効果的なバイアス軽減には、公平性の定義、メトリクス、データ前処理、機械学習技術に関する深い専門知識が必要である。 フェアネスを意識したモデル開発を大幅に単純化する自動化システムであるFairAgentを紹介する。 実験の結果,FairAgentは開発時間と専門知識の要求を大幅に削減しながら,大幅なパフォーマンス向上を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.630373011906746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Training fair and unbiased machine learning models is crucial for high-stakes applications, yet it presents significant challenges. Effective bias mitigation requires deep expertise in fairness definitions, metrics, data preprocessing, and machine learning techniques. In addition, the complex process of balancing model performance with fairness requirements while properly handling sensitive attributes makes fairness-aware model development inaccessible to many practitioners. To address these challenges, we introduce FairAgent, an LLM-powered automated system that significantly simplifies fairness-aware model development. FairAgent eliminates the need for deep technical expertise by automatically analyzing datasets for potential biases, handling data preprocessing and feature engineering, and implementing appropriate bias mitigation strategies based on user requirements. Our experiments demonstrate that FairAgent achieves significant performance improvements while significantly reducing development time and expertise requirements, making fairness-aware machine learning more accessible to practitioners.
• Abstract（参考訳）: 公正で偏見のない機械学習モデルのトレーニングは、高度なアプリケーションには不可欠だが、大きな課題がある。 効果的なバイアス軽減には、公平性の定義、メトリクス、データ前処理、機械学習技術に関する深い専門知識が必要である。 さらに、モデル性能と公平性要件のバランスをとる複雑なプロセスにおいて、繊細な属性を適切に処理することで、多くの実践者にとって公正性に配慮したモデル開発が利用できなくなる。 これらの課題に対処するため,我々は,公平性を意識したモデル開発を著しく単純化するLLMによる自動化システムであるFairAgentを紹介した。 FairAgentは、潜在的なバイアスのデータセットを自動的に分析し、データ前処理と機能エンジニアリングを扱い、ユーザ要求に基づいた適切なバイアス軽減戦略を実装することで、深い技術的専門知識の必要性を排除します。 我々の実験は、FairAgentが開発時間と専門知識の要求を著しく低減しつつ、大幅なパフォーマンス向上を実現し、公正性を意識した機械学習を実践者にとってより使いやすくすることを示した。

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