- A Systematic Study of Bias Amplification [16.2]
近年の研究では、機械学習モデルによる予測は、トレーニングデータに存在するバイアスを増幅することができることが示唆されている。 我々は、バイアス増幅の発生時期と発生状況について、初めて体系的に制御された研究を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jan 2022 18:04:24 GMT)- 機械学習モデルを用いることでバイアス（偏見）が増幅してしまうのではないか？ということを検証した論文。（解釈は悩ましいが）結果として状況によってはバイアス増幅が起きるとしている。
- 論文でも触れられているが、バイアス増幅を避ける事で他のメトリクスが悪化することはあり、難しい問題。結局は論文の締めの通り「careful design of the entire pipeline from data collection to model deployment」に尽きる。
- 機械学習モデルを用いることでバイアス（偏見）が増幅してしまうのではないか？ということを検証した論文。（解釈は悩ましいが）結果として状況によってはバイアス増幅が起きるとしている。