机器学习中“公平”的权威性
计算机与社会
2017-07-10 v2
摘要
在本文中，我们主张在机器学习社区内采用一种规范性的公平定义。在刻画该定义后，我们根据其含义回顾了当前公平机器学习（Fair ML）的文献。最后，我们提出了纳入更广泛社区并就如何判定机器学习中的公平产生进一步辩论的方法。
引用
@article{arxiv.1706.09976,
title = {The Authority of "Fair" in Machine Learning},
author = {Michael Skirpan and Micha Gorelick},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.09976},
year = {2017}
}
备注
Presented as a talk at the 2017 Workshop on Fairness, Accountability, and Transparency in Machine Learning (FAT/ML 2017)