講演情報
[7A-05]機械学習のグループ公平性に関する評価と分析
*甲斐 悠真1、佐々木 勇和2 (1. 洛星高等学校、2. 大阪大学)
発表者区分：学生
論文種別：ショートペーパー
インタラクティブ発表：なし
論文種別：ショートペーパー
インタラクティブ発表：なし
キーワード：
グループ公平性、機械学習、社会的バイアス
人工知能による差別的な推論は多様な応用において問題となっている．例えば，広告推薦や，就職活動，クレジットカード審査など我々の生活に密接するサービスにおいて，性別や人種の違いにより異なった推論をする機械学習技術が問題視され，その公平性に大きな注目が集まっている．本研究では，公平性研究で頻繁に用いられているAdult CensusデータセットとCOMPASを対象として，既存の機械学習技術の推論の偏りについて実験し，その原因を分析する．