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Jul, 2017
公平流水线
Fair Pipelines
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Amanda Bower, Sarah N. Kitchen, Laura Niss, Martin J. Strauss, Alexander Vargas...
TL;DR
本研究旨在通过将公平考虑因素分离出来，促进机器学习的公平性，特别研究了公平如何通过复合决策流程（我们称之为流水线）传播，算法公平性之前的工作仅关注于一个决策方面的公平性，然而许多决策过程需要超过一个决策。
Abstract
This work facilitates ensuring
fairness
of
machine learning
in the real world by decoupling
fairness
considerations in
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