커널밀도추정 기반 공정한 분류기 학습 알고리즘

국문 초록 (Abstract)

기계학습 분야의 빠른 발전과 함께 우리 삶의 많은 부분을 인공지능이 대체하기 시작했다. 특히, 최근에는 간단한 업무뿐만 아니라 채용 서류심사, 범죄자 형량 판단 등 중요한 업무까지 인공지능이 담당하면서, 성별/인종과 같은 민감한 속성에 따라 차별된 결정을 내리지 않는 것이 매우 중요한 사안이 되었다. 우리는 커널밀도추정 기반 공정한 분류기 학습 방법을 개발하였다. 본 논문은 이진분류문제와 두 가지 그룹 공정성 개념(demographic parity, equalized odds)에 초점을 맞추고 있으며 합성데이터 실험을 통해서 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘들에 비해 예측 정확도-공정성 트레이드오프 측면에서 성능이 우수함을 입증하였다.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• I. Introduction
• II. Problem Formulation
• III. Proposed Algorithm
• IV. Experiments
• V. Conclusion
• 참고문헌