公平性のあるAIモデルの作成

ADEPT: A DEbiasing PrompT Framework

Authors: Ke Yang, Charles Yu, Yi Fung, Manling Li, Heng Ji | Published: 2022-11-10 | Updated: 2022-12-23
AIによる出力のバイアスの検出
プロンプティング戦略
公平性のあるAIモデルの作成

Debiasing Pre-trained Contextualised Embeddings

Authors: Masahiro Kaneko, Danushka Bollegala | Published: 2021-01-23
AIによる出力のバイアスの検出
公平性のあるAIモデルの作成
深層学習手法

Towards Debiasing Sentence Representations

Authors: Paul Pu Liang, Irene Mengze Li, Emily Zheng, Yao Chong Lim, Ruslan Salakhutdinov, Louis-Philippe Morency | Published: 2020-07-16
AIによる出力のバイアスの検出
アルゴリズムの公平性
公平性のあるAIモデルの作成

FairGAN: Fairness-aware Generative Adversarial Networks

Authors: Depeng Xu, Shuhan Yuan, Lu Zhang, Xintao Wu | Published: 2018-05-28
フェアネス学習
公平性のあるAIモデルの作成
透かし評価

Optimized Data Pre-Processing for Discrimination Prevention

Authors: Flavio P. Calmon, Dennis Wei, Karthikeyan Natesan Ramamurthy, Kush R. Varshney | Published: 2017-04-11
フェアネス学習
公平性のあるAIモデルの作成
学習データの偏り

Counterfactual Fairness

Authors: Matt J. Kusner, Joshua R. Loftus, Chris Russell, Ricardo Silva | Published: 2017-03-20 | Updated: 2018-03-08
公平性のあるAIモデルの作成
因果モデルの重要性
観察的公平性の測定