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J-GLOBAL ID：202202274213017142   整理番号：22A1149964

組合せアプローチによる機械学習ソフトウェアの公正性テスト

Fairness Testing of Machine Learning Software through a Combinatorial Approach

著者 (4件)： PEREZ MORALES Daniel (National Inst. of Advanced Industrial Sci. and Technol. (AIST), Tokyo, JPN) ,  PEREZ MORALES Daniel (Keio Univ., Kanagawa, JPN) ,  KITAMURA Takashi (National Inst. of Advanced Industrial Sci. and Technol. (AIST), Tokyo, JPN) ,  TAKADA Shingo (Keio Univ., Kanagawa, JPN)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 424(KBSE2021 41-57)  ページ： 54-59 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月02日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： *公平性 ,  試験 ,  *機械学習 ,  *組合せ ,  アルゴリズム ,  探索問題 ,  判別分析
準シソーラス用語： テスト ,  探索アルゴリズム ,  公正性

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (17件)：

• K. Ferral, “Wisconsin supreme court allows state to continue using computer program to assist in sentencing,” 2016. Accessed: 2022-01-06.
• S. Galhotra, Y. Brun, and A. Meliou, “Fairness testing: testing software for discrimination,” Proceedings of the 2017 11th Joint Meeting on Foundations of Software Engineering, pp.498-510, 2017.
• S.M. Julia Angwin, Jeff Larson and L. Kirchner, “Machine bias: There’s software used across the country to predict future criminals. and it’s biased against blacks,” 2016. Accessed: 2022-01-06. https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing
• N. Mehrabi, F. Morstatter, N. Saxena, K. Lerman, and A. Galstyan, “A survey on bias and fairness in machine learning,” 2019.
• S. Udeshi, P. Arora, and S. Chattopadhyay, “Automated directed fairness testing,” Proceedings of the 33rd ACM/IEEE International Conference on Automated Software Engineering, pp.98-108, 2018.

タイトルに関連する用語 (4件)： 組合せ ,  機械学習 ,  ソフトウェア ,  テスト