from Data Bias Management.
データバイアス管理に関する記事が、ACMのコミュニケーションズ誌2024年1月号に掲載されています。この記事では、データに存在するバイアスが機械学習モデルやデータ駆動型意思決定システムに与える影響についての研究が多く行われていることを紹介しています。研究は、バイアスデータで訓練されたモデルによる意思決定の公平性に関する問題や、自動意思決定プロセスの透明性を高め、バイアスの問題を容易に特定し修正する方法の設計に焦点を当てています。最近のアプローチでは、まず問題の原因を理解し（例えば、訓練データセットでの人口の一部の代表性が不足しているなど）、その後、システムからバイアスを減らすまたは取り除くための特定の介入を提案し評価しています（例えば、データセットのバランスを取り、クラスの平等な表現を増やすために追加の訓練データ項目をどのように選択しラベル付けするか、つまり、不利な人口の一部を過剰に表現することではなく）。記事の全文は、ACMのウェブアカウントを持つ会員や購読者がログインしてアクセスできます。
