Pembelajaran Mesin Sadar Keadilan

Pembelajaran Mesin Sadar Keadilan (Fairness-Aware Machine Learning) adalah keluarga teknik yang melatih, membatasi, atau memproses pasca-model prediktif sehingga tingkat kesalahan atau hasilnya adil di seluruh kelompok demografis yang dilindungi seperti ras, gender, atau usia. Kerangka kerja dasar dari peluang yang disamakan (equalized odds) dan kesetaraan kesempatan (equality of opportunity) diformalkan oleh Moritz Hardt, Eric Price, dan Nati Srebro dalam makalah NeurIPS 2016 mereka yang monumental, yang menetapkan kriteria statistik yang ketat untuk pengklasifikasi non-diskriminatif.