I många tillämpningar för maskininlärning är flera beslutsfattare involverade, både automatiserade och mänskliga. Interaktionen mellan dessa medel går ofta oadresserad i algoritmisk utveckling. I detta arbete utforskar vi en enkel version av denna interaktion med en tvåstegsram som innehåller en automatiserad modell och en extern beslutsfattare. Modellen kan välja att säga passera, och fatta beslutet nedströms, som utforskas i avvisande lärande. Vi utvidgar detta koncept genom att föreslå att inlärningen skall skjutas upp, vilket generaliserar avvisandet av lärande genom att beakta effekten av andra aktörer i beslutsprocessen. Vi föreslår en inlärningsalgoritm som står för potentiella förutfattade meningar som innehas av externa beslutsfattare i ett system. Experiment visar att inlärning för att skjuta upp kan göra systemen inte bara mer exakta utan också mindre partiska. Även när vi arbetar med inkonsekventa eller partiska användare visar vi att uppskjutna modeller fortfarande avsevärt förbättrar noggrannheten och/eller rättvisan i hela systemet.
REF föreslår en inlärning för att skjuta upp modellen, där algoritmen väljer att göra en förutsägelse eller skjuta upp till människan med hänsyn till både modellens och människans exakthet.
Predict Responsibly: Improving Fairness and Accuracy by Learning to Defer
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}