Michael I. Jordan

Locally Adaptive Multi-Objective Learning

局部自适应多目标学习

Jivat Neet Kaur, Isaac Gibbs, Michael I. Jordan

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） 纠错

AI总结 本文提出一种局部自适应多目标学习方法，通过替换部分算法提升预测的公平性和鲁棒性。

Comments Code is available at https://github.com/jivatneet/adaptive-multiobjective

The Statistical Fairness-Accuracy Frontier

统计公平性-准确率前沿

Alireza Fallah, Michael I. Jordan, Annie Ulichney

AI总结 本文研究了在有限样本情况下，如何通过最优样本分配策略和估计器设计，近似公平性-准确率前沿并量化其可靠性。