När det är etiskt och lagligt att använda ett känsligt attribut (t.ex. kön eller ras) i maskininlärningssystem kvarstår frågan hur man gör det. Vi visar att den naiva tillämpningen av maskininlärningsalgoritmer med hjälp av känsliga attribut leder till en inneboende kompromiss i noggrannhet mellan grupper. Vi erbjuder en enkel och effektiv frikopplingsteknik, som kan läggas till på alla Black-box maskininlärning algoritm, för att lära sig olika klassificeringar för olika grupper. Överföringslärande används för att minska problemet med att ha för lite data om någon grupp. Metoden kan tillämpas på en rad rättvisa kriterier. I synnerhet kräver vi att applikationsdesignern specificerar som gemensam förlustfunktion som explicit gör avvägningen mellan rättvisa och noggrannhet. Vår minskning är visat att effektivt hitta den globala optimala förlusten så länge målet har en viss naturlig monotonitet egendom. Monotonicitet kan vara av oberoende intresse för att studera rättvisa i algoritmer.
I Ref-arbetet föreslås en effektiv ram för att på ett rättvist sätt lära sig olika klassificeringar för olika grupper.
Decoupled classifiers for fair and efficient machine learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}