Registro de evidência do método

Fairness-Aware ML

Fairness-Aware Machine Learning is a family of techniques that train, constrain, or post-process predictive models so that their error rates or outcomes are equitable across protected demographic groups such as race, gender, or age. The foundational framework of equalized odds and equality of opportunity was formalized by Moritz Hardt, Eric Price, and Nati Srebro in their landmark 2016 NeurIPS paper, establishing rigorous statistical criteria for non-discriminatory classifiers.

Sources recorded, not reviewed

Registro de origem

Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.

Fairness-Aware Machine Learning

Registro de método taxonômico · ml-model / machine-learning

Hardt, M., Price, E., & Srebro, N. (2016). Equality of opportunity in supervised learning. Advances in Neural Information Processing Systems, 29. · URL

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Alegações curadas

Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.

Ainda não há alegações curadas

Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.

Métodos relacionados

Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.