Série de séminaires sur l'IA 2022 : Linglong Kong

Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.

Le 9 décembre, Linglong Kong, boursier Amii et titulaire de la chaire d'IA du CIFAR Canada, a présenté " Conformalized Fairness via Quantile Regression " au séminaire sur l'IA.

L'équité algorithmique a fait l'objet d'une attention accrue dans les domaines socialement sensibles. Alors qu'une riche littérature sur l'équité moyenne a été établie, la recherche sur l'équité quantile reste rare mais vitale. Pour répondre à ces besoins et mettre en avant l'importance de l'équité des quantiles, Kong propose un nouveau cadre pour apprendre une fonction quantile à valeur réelle sous l'exigence d'équité de la parité démographique en ce qui concerne les attributs sensibles, tels que la race ou le sexe, et ainsi dériver un intervalle de prédiction équitable fiable. En utilisant des techniques de transport optimal et de synchronisation fonctionnelle, Kong établit des garanties théoriques de couverture sans distribution et d'équité exacte pour l'intervalle de prédiction induit construit par des quantiles équitables. Un pipeline pratique est fourni pour incorporer des régressions quantiles flexibles avec un algorithme efficace de post-traitement d'ajustement d'équité. Kong démontre la performance empirique supérieure de cette approche sur plusieurs ensembles de données de référence.

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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