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1. (WO2019028179) SYSTEMS AND METHODS FOR PROVIDING MACHINE LEARNING MODEL DISPARATE IMPACT INFORMATION
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Pub. No.: WO/2019/028179 International Application No.: PCT/US2018/044874
Publication Date: 07.02.2019 International Filing Date: 01.08.2018
IPC:
G06F 15/18 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
15
Digital computers in general; Data processing equipment in general
18
in which a programme is changed according to experience gained by the computer itself during a complete run; Learning machines
Applicants:
ZESTFINANCE, INC. [US/US]; 1377 N. Serrano Ave Los Angeles, CA 90027, US
Inventors:
MERRILL, Douglas C.; US
RUBERRY, Michael, Edward; US
SAYIN, Ozan; US
TUNGUZ, Bojan; US
SONG, Lin; US
ALIZADEH, Estandiar; US
DEBRUIN, Melanie, Eunique; US
YAN, Yachen; US
WILCOX, Derek; US
CANDIDO, John; US
SOLECKI, Benjamin, Anthony; US
HE, Jiahuan; US
BUDZIK, Jerome, Louis; US
KAMKAR, Sean, Javad; US
Agent:
SCHOX, Jeffrey; US
Priority Data:
62/540,41902.08.2017US
62/641,17609.03.2018US
62/666,99104.05.2018US
62/682,71408.06.2018US
Title (EN) SYSTEMS AND METHODS FOR PROVIDING MACHINE LEARNING MODEL DISPARATE IMPACT INFORMATION
(FR) SYSTÈMES ET PROCÉDÉS PERMETTANT DE FOURNIR DES INFORMATIONS D'IMPACT DISPARATE DE MODÈLE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abstract:
(EN) Systems and methods for model evaluation. A protected class model that satisfies an accuracy threshold is built by using: data sets for use by a modeling system being evaluated, and protected class membership information for each data set. A target for the protected class model is a protected class membership variable indicating membership in a protected class. Each predictor of the protected class model is a predictor of an evaluated model used by the modeling system. A target of the evaluated model is different from the target of the protected class model. Each predictor is a set of one or more variables of the data sets. For each predictor of the protected class model, a protected class model impact ranking value and a modeling system impact ranking value are determined.
(FR) L'invention concerne des systèmes et des procédés d'évaluation de modèles. On construit un modèle de classe protégée qui vérifie un seuil de précision en utilisant : des ensembles de données, destinés à être utilisés par un système de modélisation en cours d'évaluation, et des informations d'appartenance à une classe protégée, pour chaque ensemble de données. Une cible destinée au modèle de classe protégée est une variable d'appartenance à une classe protégée, indiquant l'appartenance à une classe protégée. Chaque prédicteur du modèle de classe protégée est un prédicteur d'un modèle évalué, utilisé par le système de modélisation. Une cible du modèle évalué diffère de celle du modèle de classe protégée. Chaque prédicteur est un ensemble d'au moins une variable des ensembles de données. Pour chaque prédicteur du modèle de classe protégée, on détermine une valeur de classement d'impact de modèle de classe protégée et une valeur de classement d'impact de système de modélisation.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)