Towards Provably Fair Machine Learning: Bayesian Approaches For Consistent and Transparent Predictions
यह शोधपत्र फेयर बेयसियन क्लासिफायर (Fair Bayesian classifier) प्रस्तुत करता है, जो सांख्यिकीय निरंतरता और नियतत्ववाद को लागू करके सभी जनसांख्यिकीय उपसमूहों में सुसंगत और पारदर्शी भविष्यवाणियाँ सुनिश्चित करने की एक विधि है, जिससे समग्र सटीकता को बनाए रखते हुए या उसमें सुधार करते हुए उन फ्रीक्वेंटिस्ट दृष्टिकोणों के विश्वसनीयता अंतराल को संबोधित किया जा सके जो अल्पसंख्यक आबादी को असमान रूप से प्रभावित करते हैं।