抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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訓練データにおける識別関係の再現に加えて,機械学習システムは識別効果も導入または増幅できる。紹介した不公平性としてこれに言及し,その条件下で起こる条件を調べた。この目的のために,導入した不公平性の尺度として,導入した全変動を提案し,それが生起すると考えられるグラフィカル条件を確立した。これらの基準は,特徴としての敏感な属性の追加が,よく行動された損失関数の下で導入された変動に対するインセンティブを除去することを意味する。さらに,因果的展望を取り上げて,特定の経路が公正に考慮されるべきであるとき,導入した経路特異的効果は,問題に光を当てた。【JST・京大機械翻訳】