Vi betraktar problemet med inlärning online i den linjära kontextuella banditernas inställning, men där det också finns starka individuella rättvisa begränsningar som styrs av en okänd likhetsmått. Dessa begränsningar kräver att vi väljer liknande åtgärder eller individer med ungefär lika stor sannolikhet [Dwork et al., 2012], som kan vara i strid med optimerande belöning, alltså modellera miljöer där vinst och socialpolitik är i spänning. Vi antar att vi lär oss om en okänd Mahalanobis likhetsmått från endast svag feedback som identifierar rättvisebrott, men inte kvantifierar deras omfattning. Detta är avsett att representera ingripanden av en tillsynsmyndighet som "känner orättvisa när han ser det" men ändå inte kan ange en kvantitativ rättvisa mäta över individer. Vårt huvudsakliga resultat är en algoritm i den kontradiktoriska kontexten som har ett antal rättvisa överträdelser som beror bara logaritmiskt på T, samtidigt få en optimal O ( ⁄ T ) beklagar bundna till den bästa rättvis politik.
REF antar på liknande sätt "en tillsynsmyndighet som vet rättvisa när han ser det, men inte kan ange en kvantitativ rättvisa över individer", men den anser individuell rättvisa i en begränsad online inlärningsmiljö.
Online Learning with an Unknown Fairness Metric
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}