FairBED: Байесовский подход к экспериментальному дизайну для сбора более справедливых данных
В статье представлен FairBED — фреймворк, который изменяет сам процесс сбора данных, чтобы получать изначально более справедливые данные, устраняя предвзятость, присутствующую в существующих наборах данных. Он предлагает новые формулировки для количественной оценки справедливости наборов данных на основе принципа, согласно которому справедливые наборы данных не должны содержать информации о чувствительных атрибутах.