Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Cesaro, Juliana |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-31052021-114333/
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Resumo: |
Preconceitos presentes na sociedade podem criar vieses em modelos aprendidos a partir de dados. Para avaliar a existência de viés, alguns pesquisadores propõem o uso de definições de \"justiça\", enquanto outros usam técnicas de interpretabilidade. Porém, parece não existir nenhum estudo que compara as medidas de justiça (através de várias definições de justiça) e os resultados de interpretabilidade (através de várias noções de interpretabilidade). Nesse trabalho foi proposto metodologias para examinar e comparar essas técnicas. A ideia ´e avaliar como as medidas de justiça e o resultado de interpretabilidade variam em um modelo com viés e em outro sem viés. O foco foi no uso do SHAP (SHapley Additive exPlanations) como técnica de interpretabilidade, que usa conceito da teoria dos jogos cooperativos para calcular a contribuição de cada atributo em uma previsão gerada pelo modelo; foi apresentado resultados com alguns conjuntos de dados propensos a injustiça. Com os experimentos foi identificado qual a medida de justiça tem relação alta e baixa com o resultado do SHAP, o que auxiliaria a decidir quando é recomendável usar o SHAP como técnica de interpretabilidade ou quando é melhor usar outra técnica. |
