Abstrakt. I denna introduktion definierar vi ~erm-fördelen som den används i maskininlärningssystem. Vi motiverar betydelsen av automatiserade metoder för att utvärdera och välja fördomar med hjälp av en ram av blas val som sök i bias och meta-bias utrymmen. Ny forskning inom området maskininlärning är sammanfattad. Nyckelord: fördomar, konceptinlärning Detta specialnummer av maskininlärning fokuserar på utvärdering och val av fördomar. Papperen i detta nummer beskriver metoder genom vilka intelligenta system automatiskt utvärderar och väljer sina egna förutfattade meningar, och verktyg för att analysera och testa olika tillvägagångssätt för partisk urval. I detta dokument motiverar vi denna frågas betydelse. Eftersom de flesta läsare kommer att vara bekanta med övervakad konceptinlärning, formulerar vi vår diskussion inom den ramen. Men som vi presenterar det här är en del av varje typ av lärande. Vi beskriver ett ramverk för att behandla partisk val som en process för att utforma lämpliga sökmetoder över partiska och meta-bias utrymmen. Denna ram har två väsentliga egenskaper: den delar upp partiskheten i representations- och förfarandekomponenter, och den karakteriserar lärandet som en sökning inom flera nivåer. Källorna till partiskhet inom ett system kan därför identifieras och analyseras med avseende på deras inflytande på denna flerskiktade sökprocess, och partisk förändring blir sökning på partisk nivå. Ramverket är ett analytiskt verktyg för att jämföra olika system (inklusive system som inte utvecklats inom ramen), eftersom det är en abstrakt formalism och arkitektur som styr utvecklingen av nya system. Vi börjar med att definiera vad vi menar med begreppet partiskhet. Därefter förklarar vi varför valet och utvärderingen av förutfattade meningar är en viktig uppgift för intelligenta system. Därefter beskriver vi vårt sökbaserade ramverk för partiskt urval. Finaily, vi undersöker nyligen forskning inom detta område, med hjälp av de begrepp som utvecklats inom ramen för att vägleda diskussionen.
I sin översiktsartikel till ett specialnummer av denna tidskrift om ämnet, REF ser fördomar val som söker ett utrymme för lärande fördomar.
Evaluation and selection of biases in machine learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}