AIにおける公平性

Adversarial Debiasingは、敵対的訓練を用いて機械学習モデルの偏りを減らす手法です。

イン・プロセッシング公平性は、データ処理中にAIの判断が偏らないようにすることを保証します。

Model fairnessは、AIシステムが偏りのない意思決定を行い、平等性と倫理基準を促進することを保証します。

ポストプロセッシング・フェアネスは、最初の予測が行われた後にAIの結果が公平であることを保証します。

Predictive Parity ensures that a model's predictions are equally accurate across different groups.