机器学习中对主观意见的不公平性
机器学习
2019-11-07 v1 计算机与社会
人机交互
机器学习
摘要
尽管学术界与工业界对机器学习（ML）高度关注，许多将 ML 应用于现实问题相关的议题尚待解决。在此我们提出一个由于 ML 模型与数据集缺乏对特定应用的适应性而产生的局限。我们将一种关于意见排斥的新不公平性概念形式化。我们提出量化此种不公平性的方法，并通过可视化辅助理解其成因。这些对基于 ML 系统运作机制的洞见暗示了缓解不公平性的方法。
引用
@article{arxiv.1911.02455,
title = {Unfairness towards subjective opinions in Machine Learning},
author = {Agathe Balayn and Alessandro Bozzon and Zoltan Szlavik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.02455},
year = {2019}
}
备注
Human-Centered Machine Learning Perspectives (HCML) workshop at the CHI conference 2019