> ML_LITERATURE // HARDT-2016-EQUALITY-OPPORTUNITY-IN-SUPERVISED-LEARNING_v1.0
Equality of Opportunity in Supervised Learning
Moritz Hardt, Eric Price, Nathan Srebro · Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) (2016)
safety-fairness2016industry-standardartifactsAvailable
Temel Katkı (Principal Contribution)
Korumalı demografik alt gruplar genelinde eşit doğru pozitif oranları gerektiren Fırsat Eşitliği ve Eşitlenmiş Oranlar kriterlerini formüle etti.
Operasyonel ve Mühendislik Uygunluğu
task-fairness-audit, task-binary-classification için dağıtım seçimlerini ve mimari belirlemeyi doğrudan yönlendirir.
Temel Varsayımlar (Assumptions)
- Değerlendirme alanları genelinde standart ampirik düzenlilik ve istatistiksel kararlılık geçerlidir
Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)
- Performans özellikleri alan dağılımına ve hesaplama tahsisi parametrelerine bağlıdır
Bağlantılı Algoritmalar, Mimariler ve Kütüphaneler
İlgili Algoritmalar:
İlgili Mimariler:
Uygulayıcı Kütüphaneler: