Att ta itu med rättvisa i maskininlärningsmodeller har nyligen fått stor uppmärksamhet, eftersom det kommer att säkerställa fortsatt förtroende hos allmänheten för införandet av maskininlärningssystem. Här fokuserar vi på att lindra skador på ett partiskt system som erbjuder mycket bättre kvalitetsresultat för vissa grupper än för andra. Vi visar att skevhet i produktionen kan naturligt hanteras i Gaussian process klassificering (GPC) modeller genom att införa en latent målutgång som kommer att modulera sannolikhetsfunktionen. Denna enkla formulering har flera fördelar: för det första, det är en enhetlig ram för flera begrepp om rättvisa (demografisk paritet, utjämnade odds, och lika möjligheter); för det andra, det gör det möjligt att koda vår kunskap om vad partiska i outputs bör vara; och för det tredje, det kan lösas genom att använda off-the-shelf GPC-paket.
I REF, Kehrenberg et al. visade att beslutsfördomar naturligt kan hanteras med Gaussiska processer.
Interpretable Fairness via Target Labels in Gaussian Process Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}