Aequitas Flow：简化公平机器学习实验
机器学习
2024-10-31 v2 人工智能
计算机与社会
摘要
Aequitas Flow 是一个开源框架和工具包，用于在 Python 中进行端到端的公平机器学习 (ML) 实验和基准测试。该软件包填补了其他公平 ML 软件包中存在的集成空白。除了 Aequitas 中已有的审计功能外，Aequitas Flow 模块还提供了用于公平感知模型训练、超参数优化和评估的流水线，从而实现易于使用且快速的实验与结果分析。该框架面向 ML 从业者和研究人员，提供了方法、数据集、指标的实现以及这些组件的标准接口，以提高可扩展性。通过促进公平 ML 实践的发展，Aequitas Flow 期望推动公平性概念在 AI 系统中的融合，使 AI 系统更加稳健和公平。
引用
@article{arxiv.2405.05809,
title = {Aequitas Flow: Streamlining Fair ML Experimentation},
author = {Sérgio Jesus and Pedro Saleiro and Inês Oliveira e Silva and Beatriz M. Jorge and Rita P. Ribeiro and João Gama and Pedro Bizarro and Rayid Ghani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.05809},
year = {2024}
}