公平な機械学習予測を志向した不完全データからの因果推論
| 体系的番号 |
JPMJAX23CF |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX23CF |
研究代表者 |
近原 鷹一 日本電信電話株式会社, NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 研究主任
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| 研究期間 (年度) |
2023 – 2025
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| 概要 | 融資承認や人材採用など、人に対する意思決定を機械学習で支援するためには、性別や人種など、センシティブな特徴に関して予測が公平である必要がある。その実社会応用を加速させるべく、利活用の困難な実データ(不完全データ)から、変数間の因果関係の有無・方向（因果グラフ）、および因果関係の強さ（因果効果）を推定する因果推論の基盤技術を提案し、因果関係に基づく公平かつ高精度な機械学習予測の高度化に挑む。
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| 研究領域 | 次世代AIを築く数理・情報科学の革新 |
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