Daily Arxiv

Cette page résume et organise les publications en intelligence artificielle du monde entier.
Les contenus sont synthétisés grâce à Google Gemini et le service est proposé à but non lucratif.
Les droits d'auteur des articles appartiennent à leurs auteurs ou institutions respectives ; en cas de partage, il suffit d'en mentionner la source.

FACEGroup : Explications contrefactuelles réalisables et exploitables pour l'équité de groupe

Created by
  • Haebom

Auteur

Christos Fragkathoulas, Vasiliki Papanikou, Evaggelia Pitoura, Evimaria Terzi

Contour

Cet article présente FACEGroup, un cadre graphique permettant de générer des explications contrefactuelles de groupe pour les audits d'équité de groupe. FACEGroup modélise les contraintes de faisabilité réelles, identifie les sous-groupes présentant des explications contrefactuelles similaires et capture les principaux compromis dans la génération d'explications contrefactuelles. Se distinguant des méthodes existantes, FACEGroup introduit de nouvelles mesures pour l'analyse au niveau du groupe et du sous-groupe afin d'évaluer l'équité. Des expériences sur des ensembles de données de référence démontrent que FACEGroup génère efficacement des explications contrefactuelles de groupe réalisables tout en tenant compte des compromis, et que les mesures proposées capturent et quantifient les déséquilibres d'équité.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Nous présentons le premier cadre basé sur des graphiques pour l’audit d’équité de groupe.
◦
Tenir compte des contraintes de faisabilité du monde réel.
◦
Identification et analyse de sous-groupes avec des descriptions contrefactuelles similaires.
◦
Une nouvelle mesure d’évaluation de l’équité prenant en compte les compromis dans la génération d’explications semi-réalistes est présentée.
◦
Validation de l'efficacité par des expériences sur des ensembles de données de référence.
•
Limitations:
◦
Cet article ne mentionne pas explicitement Limitations. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour vérifier son applicabilité pratique et son évolutivité.
◦
Des discussions plus approfondies sont nécessaires concernant la généralisabilité des ensembles de données de référence utilisés.
◦
L'analyse des performances de FACEGroup pour diverses structures et propriétés de graphes peut être insuffisante.
👍
Made with Slashpage