公平性

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Google Faculty Research Awards 2019

AI

1.Google Faculty Research Awards 2019まとめ ・Google Faculty Research2019の助成対象研究が決定 ・50か国以上、330以上の大学から917件の提案があり150が採択 ・今年の受信者の27%が、テクノロジー業界で歴史的に過小評価されているグループ 2.Google Faculty Research Awards 2019とは? 以下、a […]

TFCO:制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(3/3)

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1.TFCO:制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(3/3)まとめ ・制約が適用されるグループがデータセット内で過小評価されてしまう可能性があることに注意が必要 ・各グループの割合が高い別のリバランスされたデータセットに制約を課す事が推奨される ・適切に制約を設定すれば制約付きモデルは精度を維持しながら誤検出率を大幅に下げる事が可能 2.TFCOで制約を設定する際の注意事項 以下、 […]

TFCO:制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(2/3)

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1.TFCO:制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(2/3)まとめ ・「正しい」制約とは、何を持って公平とするか、または問題とユーザーの要件によって異なる ・矛盾する制約を課す事も可能なので適切な解決策がない制約を指定しないように注意が必要 ・相対制約ではなく絶対制約を使用すると基準を下にずらしてしまう事を防ぐ事ができる 2.TFCOで制約を設定する際の注意事項 以下、ai.goo […]

TFCO:制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(1/3)

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1.TFCO:制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(1/3)まとめ ・機械学習モデルは競合する考慮事項間でバランスを取るようなケースに対処するのが難しい ・TFCOライブラリを使用すると複数の異なる基準に基づく機械学習の問題を簡単に構成および学習可能 ・TFCOは特に公正性に関心を持つコミュニティにとって興味深い多くの問題を簡単に定式化可能 2.TFCOとは? 以下、ai.goog […]

ML-fairness-gym:機械学習システムの長期的な影響を調査するツール(3/3)

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1.ML-fairness-gym:機械学習システムの長期的な影響を調査するツール(3/3)まとめ ・機会均等エージェントは公平性を担保しようとして多くの貸付を行い信用格差を拡大する側面がある ・重視する指標が「グループ間の信用格差」なのか「融資金額の合計」かに応じて判断も変わる ・各年のTPRを等しくしても合計TPRが等しくなるとは限らず機会均等性の解釈は一筋縄ではいかない 2.シンプソンのパラ […]

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