PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA (PPGI)
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA
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Banca de QUALIFICAÇÃO: LUIZ FERNANDO FONSÊCA PINHEIRO DE LIMA
Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUIZ FERNANDO FONSÊCA PINHEIRO DE LIMA
DATA: 20/08/2021
HORA: 17:00
LOCAL: Centro de Informática
TÍTULO: Evaluating the Use of Fair Generated Data to Train a Fair Adversarial Model: Can We Build a Fairer Model Without Losing Accuracy?
PALAVRAS-CHAVES: Aprendizagem Adversarial, Benchmark, Aprendizagem de Máquina, Justiça, Trade-off
PÁGINAS: 51
RESUMO: Os sistemas de inteligência artificial para tomada de decisão têm se tornado cada vez mais populares em diversas áreas. No entanto, é possível identificar decisões enviesadas em muitas aplicações, o que se tornou uma preocupação para as comunidades de ciência da computação, inteligência artificial e direito. Desta forma, pesquisas estão sendo desenvolvidas para a construção de soluções que buscam mitigar o viés e a discriminação nos tomadores de decisão. Algumas das estratégias exploradas são baseadas em redes adversárias geradoras que geram dados justos. Outros se baseiam no aprendizado adversário para alcançar a justiça no aprendizado de máquina, codificando as restrições de justiça por meio de um modelo adversário. Muitos desses trabalhos consideram a relação entre justifica e acurácia como uma regra de trade-off inquebrável. Além disso, é comum que cada proposta avalie seu modelo com uma métrica especifica, dificultando a comparação com os modelos da literatura. Nesse sentido, este trabalho visa validar a ideia de unir uma etapa de geração de dados justo com o treinamento de um modelo justo para melhorar simultaneamente a precisão e a justiça do modelo. Para isso, definimos uma métrica de trade-off entre o desempenho preditivo e a justiça, comparamos alguns modelos justos da literatura e, nas etapas seguintes, nós iremos evoluir estes experimentos de forma a mostrar a possibilidade (ou não) de melhorar a justiça do modelo sem perder acurácia.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1723491 - CLAUIRTON DE ALBUQUERQUE SIEBRA
Interno - 1140339 - LEANDRO CARLOS DE SOUZA
Interno - 1743917 - THAIS GAUDENCIO DO REGO
Externo ao Programa - 1095991 - DANIELLE ROUSY DIAS RICARTE