equality of opportunity | BriefGPT

关键词equality of opportunity

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多阶段筛选：在现有流程中强制执行公平性和最大效率
通过在淘汰选手的过程中加入机会均等性限制，本文提出了一种方法来最大化决策者感兴趣的数量，并可以在终止阶段使用精确度和召回率的线性组合来平衡招聘的有效性和效率，同时考虑其他限制，如不允许决策者使用组内成员身份做出决策。
PDF2 years ago
AAAI一个人机交互框架构建情境感知数学公平概念
提出了一种新的公平学习框架，该框架通过调查人们对于玄学公正性的评估来学习对于决策上下文的考虑，并使利益相关者参与到机器学习公平性的制定中。
PDF5 years ago
KDD面向搜索和推荐系统的公正排序技术及其在领英人才搜索中的应用
该研究提出了一种评估和降低个人排名算法偏差的框架，旨在实现公平性标准，通过 LinkedIn Talent Search 在线 A/B 测试并部署在全球 LinkedIn Recruiter 用户中，实现公平和商业指标的协调提高，有助于招聘
PDF5 years ago
算法决策政策的长期影响：通过社会学习的努力不公和特征隔离
该研究提出了一种算法公平的努力程度量度标准，并提出了一种数据驱动框架，用于表征算法政策对重塑基础人口的长期影响。
PDF5 years ago
CVPR在数据领域探索公平性表示
本文提出了一种数据之间的翻译方法，实现了图像或表格数据的公平性，有效避免保护特征的语义性对公平性造成的影响，并在实际数据集面对性别这一保护特征时表现出了很好的机会平等性。
PDF6 years ago
平等机会经济模型视角下公平机器学习的道德框架
本文将算法公平性的概念与政治哲学中的机会平等等经济模型进行了概念映射，通过这种方式，许多现有的算法公平性定义可以解释为机会平等的特例，从而成为理解现有算法公平性概念的统一道德框架，并且我们基于机会平等模型提出了新的算法公平度量标准，我们的实
PDF6 years ago
公平性生成对抗网络
本文介绍了公平 GAN，一种生成数据集的方法，这个数据集类似于给定的多媒体数据集，但在分配决策中对受保护属性更公平。我们提出了一种新颖的辅助分类器 GAN，力求实现人口统计学公平或机会平等，并在几个数据集上展示了实证结果，包括名人面孔属性
PDF6 years ago