公平积极学习 (Fair Active Learning)

Machine learning (ML) is increasingly being used in high-stakes applications impacting society. Therefore, it is of critical importance that ML models do not propagate discrimination. Collecting accurate labeled data in societal applications is challenging and costly. Active learning is a promising approach to build an accurate classifier by interactively querying an oracle within a labeling budget. We design algorithms for fair active learning that carefully selects data points to be labeled so as to balance model accuracy and fairness. We demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed algorithms over widely used benchmark datasets using demographic parity and equalized odds notions of fairness.

翻译：机器学习(ML)正越来越多地用于影响社会的高级应用中,因此,至关重要的是ML模式不传播歧视。在社会应用中收集准确的标签数据既具有挑战性又昂贵。积极学习是通过在标签预算内交互查询神器来建立准确分类的有希望的方法。我们设计公平积极学习的算法,仔细选择要标出的数据点,以平衡模型的准确性和公平性。我们用人口均等和公平性等同的概率概念来证明我们提议的算法对广泛使用的基准数据集的有效性和效率。

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主动学习

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主动学习是机器学习（更普遍的说是人工智能）的一个子领域，在统计学领域也叫查询学习、最优实验设计。“学习模块”和“选择策略”是主动学习算法的2个基本且重要的模块。主动学习是“一种学习方法，在这种方法中，学生会主动或体验性地参与学习过程，并且根据学生的参与程度，有不同程度的主动学习。” （Bonwell＆Eison 1991）Bonwell＆Eison（1991）指出：“学生除了被动地听课以外，还从事其他活动。” 在高等教育研究协会（ASHE）的一份报告中，作者讨论了各种促进主动学习的方法。他们引用了一些文献，这些文献表明学生不仅要做听，还必须做更多的事情才能学习。他们必须阅读，写作，讨论并参与解决问题。此过程涉及三个学习领域，即知识，技能和态度（KSA）。这种学习行为分类法可以被认为是“学习过程的目标”。特别是，学生必须从事诸如分析，综合和评估之类的高级思维任务。