Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
رتلندز پکینگ در رایلندر استخدام شد. سمت های انتخابی. همچنین در ۱۹۳۴ میلادی، برکوئیست برای نخستین بار تلاش نمود تا به عنوان نماینده مجلس سنای ویسکانسین انتخاب گردید، در این انتخابات وی متصدی دموکرات نیل مک ایاچین را از حوزه انتخابیه فلورانس-فارست-اونیدا به چالش کشید. در همان حال، مک ایاچین نیز در همان سال با چالش های در انتخابات مقدماتی جمهوری خواهان مواجه شده بود، چون تضاد قابل توجه حزبی میان وی و فرماندار البرت جی. اسکمدیمان – همچنین یک دموکرات – روی برنامه های کنترل ایالتی مرتبط با قانون الکل پس از لغو ممنوعیت الکل در ایالات متحده، بروز نموده بود. برکوئیست به عنوان یک نامزد سوسیالیست وارد انتخابات شده و در انتخابات سراسری با تفاوت زیاد در رده چهارم قرار گرفت. نامزد حزب ترقی خواه ویسکانسین، هرمن ال. کرونسکنابل برنده انتخابات از این حوزه شده بود، اما تنها دو سال بعد کرونسکنابل اعلام نمود که وی برای بار دوم در انتخابات مجلس نمایندگان شرکت نکرده بلکه در انتخابات مجلس سنای ویسکانسین خود را نامزد خواهد کرد. برکوئیست تصمیم گرفت تا برای بار دوم وارد مبارزات انتخابات شود، اما این بار از سوی حزب ترقی خواه. در نهایت،
چهار نامزد در انتخابات مقدماتی حزب ترقی خواه وارد رقابت شدند. برکوئیست با دریافت ۳۳٪ آرا در انتخابات مقدماتی، با تفاوت اندک توانست پیروز شود – و از نظر تعداد آرا، به طور تقریبی وی همان تعداد رأی کسب کرد که در انتخابات سراسری ۱۹۳۴ بدست آورده بود. برکوئیست در انتخابات های ۱۹۳۸ و ۱۹۴۰ مجدداً به عنوان نماینده انتخاب گردید. هنگام حضور در مجلس، برکوئیست به عنوان رهبر فراکسیون حزب ترقی خواه انتخاب گردیده و به عنوان مسئول کمیته ویژه و مشترک تحقیقات در مورد بهره برداری از مناطق شمالی ایالت گماشته شد. در ۱۹۴۲ میلادی، برکوئیست نامزدی خود در سمت معاون فرماندار ویسکانسین را از تکت انتخاباتی حزب ترقی خواه ویسکانسین اعلام نموده و همزمان از سیاست های اقتصادی و جنگی اداره روزولت به طور قوی حمایت نمود. در انتخابات مقدماتی، وی با سناتور ایالتی فیلیپ. ای. نیلسون، جمهوری خواه پیشین که از گوشه شمال غربی ایالت نمایندگی می کرد، مواجه شد. در انتخابات مقدماتی سپتامبر، نیلسون با دریافت ۷۱٪ آرا به طور قاطعانه پیروز شد. اما، چون نیلسون از قبل در هیئت تولیدات جنگی فدرال گماشته شده بود، وی در شب کنوانسیون ایالتی حزب ترقی خواه از نامزدی خود
انصراف داد. در ۵ اکتبر، حزب ترقی خواه به طور رسمی هنری برکوئیست را بجای نیلسون نامزد کرد. در انتخابات سراسری، برکوئیست از سوی متصدی معاون فرماندار والتر ساموئل گودلند شکست داده شد. این می توانست یک انتخابات سرنوشت ساز برای برکوئیست باشد، چون برنده انتخابات فرمانداری، ترقی خواه اورلاند استین لومیز یک ماه پیش از آغاز خدمت بر اثر ایست قلبی درگذشت و معاون فرماندار، جمهوری خواه گودلند، به عنوان فرماندار سوگند وفاداری یاد گرد. خدمت در جنگ جهانی دوم. قبل از حمله به پرل هاربر، حزب ترقی خواه از خط مش قوی عدم مداخله پیروی نموده و تأکید داشت که بهترین استراتژی برای ایالات متحده در این عصر این است تا به قدرت داخلی خود بافزاید. در جریان خدمت در مجلس نمایندگان ویسکانسین، برکوئیست به عنوان یک صلح جو و انزواطلب سرسخت پنداشته می شد – حتی در یک مقطعی وی از ممنوعیت اسباب بازی به گونه سرباز و اسلحه حمایت نموده و اظهار داشت که، احتمالاً برداشتن برخی از دلفریبی های جنگ از نزد کودکان ممکن است احتمال جنگ های آینده را کاهش دهد. با این وجود، تنها چند هفته پس از شکست در انتخابات ۱۹۴۲، برکوئیست از کرسی مجلس نمایندگان استعفا داده و در ا
رتش ایالات متحده ثبت نام نمود تا در جنگ جهانی دوم خدمت نماید. با وجود اینکه سن وی نزدیک به ۳۸ سال بود، برکوئیست به عنوان یک سرباز پیاده وارد خدمت شده و همراه با هنگ زرهی پیاده نظام ۵۲ام، لشکر زرهی ۹ام، به پایگاه فورت رایلی در کانزاس اعزام گردید. وی هنگام حضور در فورت رایلی نامهٔ به پسر نوجوان خود نوشته و دلایل غیبت خود و علت حضور در این جنگ را تشریح نمود، نامهٔ که به طور گسترده بازنشر شد. وی در بهار ۱۹۴۳ به درجه نظامی سرجوخه ترفیع نموده و در طول سال همراه با هنگ خود در کالیفرنیا، میزوری و لوئیزیانا آموزش می دید. وی در تابستان ۱۹۴۴ به درجه گروهبان ترفیع کرد. پس از پیاده سازی در نرماندی، او و یگان وی در ماه اوت به انگلستان اعزام گردیده و در ماه سپتامبر به نرماندی رسیدند. آنها برای نخستین بار در اواخر اکتبر، در جریان پیشروی نیروهای متفقین از پاریس به راین، به خط مقدم نبرد اعزام گردیدند. در جریان ضدحمله تهاجمی آلمان در دسامبر ۱۹۴۴ که معروف به نبرد آردن است، بورکویست در لوکزامبورگ مستقر بود و در جریان جنگ اسیر گرفته شد. در ۱۸ دسامبر ۱۹۴۴ برای نخستین بار اعلام شد که وی ناپدید شده است، اما تا آوریل ۱۹۴۵ از اسیر بودن
وی هیچ اطلاعی در دسترس نبود تا اینکه به وی اجازه داده شد تا نامه ای به همسر خود نوشته و او را از وضعیت خود آگاه سازد. برکوئیست تا ماه مه ۱۹۴۵ در پایگاه اسرای جنگی آلمان اسیر بود تا اینکه این پایگاه توسط ارتش سوم ژنرال جرج اس. پتن آزاد گردید. نشان پرپل هارت، مدال رفتار نیک، مدال رزمندگی ارتش اروپا با دو ستاره خدمت، نشان پیاده نظام جنگی و تقدیرنامه یگان ریاست جمهوری به وی اعطاء گردید. پیکارهای پساجنگ. برکوئیست در ژوئن ۱۹۴۵ به ویسکانسین برگشت و سخنرانی در مورد تجربیات خود از جنگ در جلسات مجلس سنا و مجلس نمایندگان ویسکانسین ایراد نمود. وی در مورد بی رحمی آلمان ها صحبت کرد، نمایندگان را تشویق نمود تا از کهنه سربازان جنگ حمایت نمایند و هشدار داد که «در آمریکا نباید دموکراسی را به چند دسته تقسیم نماییم». در ۱۹۴۶ میلادی، حزب ترقی خواه ویسکانسین که از ۱۹۳۶ میلادی تا آن زمان خانه سیاسی برکوئیست بود، به نفع انحلال و بازگشت به حزب جمهوری خواه ویسکانسین رأی داد، با این هدف که خط مش آن حزب را بیشتر به سوی ترقی خواهی هدایت نمایند. این چرخش تحت رهبری ترقی خواه دیرین و سناتور ایالات متحده رابرت ام. لا فولت جونیور انجام شد، ک
سی که اتحاد با حزب جمهوری خواه را تنها راه برای انتخاب مجدد می دید. برخلاف وی، برکوئیست در کنوانسیون ترقی خواهان به نفع الحاق این حزب به حزب دموکرات سخن گفت؛ یک هفته بعد، برکوئیست اعلام نمود که تصمیم دارد تا از سوی حزب دموکرات به عنوان نماینده حوزه انتخابیه دهم ویسکانسین خود را در انتخابات مجلس نمایندگان ایالات متحده نامزد نماید. برکوئیست نامزدی خود را با فرستادن نامهٔ سرگشاده به سناتور لا فولت اعلام نموده و در این نامه تشریح نمود که روزولت، ترومن و والاس نسبت به جمهوری خواهان، به مراتب سازگاری بیشتری به آرمان های حزب ترقی خواه دارند. وی لا فولت را متهم نمود که با ارتجاع طلبان حزب همدست شده و آرمان های حزبی را قربانی اهداف شخصی خود نموده است. در نهایت، لا فولت انتخابات را به نامزد جمهوری خواه جوزف مک کارتی واگذار نموده و برکوئیست در انتخابات سراسری در مقابل متصدی الوین او کونسکی شکست خورد.
آلاردو آلاردی (۱۴ نوامبر ۱۸۱۲۱۷ ژوئیه ۱۸۷۸)، شاعر ایتالیایی پیرو نئو-رمانتیسم بود. زندگی نامه. آلاردو در سال ۱۸۱۲ در ورونا به دنیا آمد. او به دلیل حضور فعال در جنبش وحدت ایتالیا شناخته شده بود. در سال ۱۸۴۸ دانی یله مانین از او دعوت کرد تا برای جلب حمایت جمهوری ونیز به پاریس برود. او دو بار دستگیر شد: در مانتوا در سال ۱۸۵۲ و در یوزفستات در بوهمیا در سال ۱۸۵۹. پس از اتحاد ایتالیا، نماینده مجلس شد. در سال ۱۸۷۳ سناتور شد. او بعداً استاد زیبایی شناسی در فلورانس شد، جایی که در سال ۱۸۷۸ درگذشت آلاردو آلئاردی، که نام اصلی او گایتانو ماریا آلئاردی بود، در سال ۱۸۱۲ در ورونا به دنیا آمد. پس از تحصیل در رشته حقوق در دانشگاه پادووا، او با علاقه به شعر و نقد هنری به ورونا بازگشت. از اولین ساخته های او ازدواج (۱۸۴۲)، تعالی ازدواج به عنوان بیان تمدن، و آرنالدا روکا در سال ۱۸۴۴ بود. این شعر، شخصیت اصلی تاریخی زن جوانی را داشت که در راه دفاع از ناموس خود جان خود را از دست می دهد: در اینجا ما جستجوی جلوه های نمایشی و رنگ آمیزی دراماتیک را که نمونه ای از کل آثار آلاردی است، می یابیم. اولین موفقیت او در سال ۱۸۴۶ با دو «نامه به مر
یم» به منظوم به دست آمد که در آن شاعر خطاب به دوستی، عشق افلاطونی را پیشنهاد می کند. این فرصتی بود تا اعتقاد خود را به جاودانگی روح ابراز کند و رنج های عاطفی خود را با روحیه ای رمانتیک بیرون بریزد. موفقیت فوق العاده او در حرفه و محبوبیتش به دلیل ترکیب لحن های شاعرانه و احساساتی با مضامین تاریخی و میهن پرستانه است، مانند آثاری مانند «مونته سیرکلو» (۱۸۵۶)، «ضد شهر ایتالیایی دریایی و تجاری» (۱۸۵۶) و «رافائلو و فورنارینا» (۱۸۵۸). در دهه ۱۸۵۰ او دو بار توسط اتریشی ها زندانی شد: در منتووا در ۱۸۵۲ و در جوزفستاد در بوهم در ۱۸۵۹. پس از اتحاد ایتالیا، او عضو پارلمان شد. در سال ۱۸۷۳ به مقام سناتوری رسید. بعدها استاد زیبایی شناسی در آکادمی هنرهای زیبای فلورانس شد و در سال ۱۸۷۸ در همانجا درگذشت.
پیتر ماروین آلکساندر (؛ زادهٔ ) یک روزنامه نگار اهل ایالات متحده آمریکا است که در حال حاضر برای ان بی سی نیوز کار می کند. او در دسامبر ۲۰۱۲ خبرنگار ویژه ان بی سی در کاخ سفید شد که رویدادهای کاخ سفید و اخبار مرتبط با رئیس جمهور ایالات متحده را پوشش خبری می داد. در اکتبر ۲۰۱۸، به عنوان مجری برنامه (امروز (برنامه کانال ان بی سی)) همچنین برنامه های مشابه برگزیده شد. گزارش های او در تمام پلتفرم های ان بی سی نیوز، از جمله اخبار شبانه ان بی سی نیوز پخش می شد، برنامه امروز، ملاقات با مطبوعات، دیتلاین ان بی سی، (ان بی سی نیوز) و ان بی سی نیوز دات کام از جمله برنامه هایی بود که پیتر در آن ظاهر می شد. او در کنار کریستن ولکر به عنوان خبرنگار مشترک شبکه کاخ سفید و به عنوان مجری برنامه آخر هفته امروز، امروز (برنامه کانال ان بی سی) وظایف مشترکی دارد. خواهر او ربکا الکساندر یک روان درمانگر است که در شهر نیویورک زندگی می کند. دوران جوانی. الکساندر در ۲۹ ژوئیه ۱۹۷۶در یک خانواده یهودی در اوکلند، کالیفرنیا به دنیا آمد، وی فرزند تری (پینک) (مادر) و پدرش دیوید الکساندربود. الکساندر از دانشکده روزنامه نگاری دانشگاه نورث وسترن فارغ
التحصیل شد. سابقه حرفه ای. الکساندر از زمان ورود به ان بی سی نیوز در سال ۲۰۰۴، بسیاری از داستان های بین المللی را پوشش داده است - از انتخابات تاریخی عراق در سال ۲۰۰۵ تا مرگ اسامه بن لادن در پاکستان و سونامی در اندونزی. او گزارش هایی از افغانستان، مجمع الجزایر گالاپاگوس، نوار غزه، اسرائیل، لائوس و مکزیک ارائه کرده است. کار الکساندر همچنین شامل گزارش های محیطی از گذرگاه شمال غربی در قطب شمال است، و گزارش هایی دربارهٔ داستان عمیقاً شخصی خواهرش، ربکا که به سندروم آشر نوع ۳ مبتلا شد که یک ناهنجاری ژنتیکی نادر می باشد که بینایی و شنوایی را از بین می برد و آلکساندر گزارشی از آن ارائه کرد. الکساندر بسیاری از رویدادهای خبری فوری را پوشش داده است، از جمله پوشش زنده «معجزه در هادسن» و تیراندازی ویرجینیا تک. در سال ۲۰۱۰، او در مورد جنجال بین المللی پیرامون ویکی لیکس و بنیانگذار آن جولین آسانژ گزارش داد. الکساندر علاوه بر مسئولیت های خبری خود، به عنوان مجری ورزشی ان بی سی نیز خدمت کرده است و بازی های المپیک تابستانی ۲۰۰۸ پکن و بازی های المپیک زمستانی ۲۰۱۰ را پوشش داده است. خبرنگار کاخ سفید. الکساندر از سال ۲۰۱۲ تا مارس ۲۰
۱۴ به عنوان خبرنگار کاخ سفید خدمت کرد. او دوره ریاست جمهوری باراک اوباما را پوشش می داد و همراه با رئیس جمهور در سراسر جهان سفر می کرد. از آنجایی که الکساندر در واشینگتن، دی.سی. مستقر است، همچنان مکرراً از کاخ سفید گزارش می دهد. در ۲۰ مارس ۲۰۲۰، او در یک جلسه توجیهی زنده کاخ سفید در مورد اقداماتی که دولت های فدرال و ایالتی برای پاسخ به همه گیری کووید ۱۹ در ایالات متحده انجام می دهند، شرکت کرد. دونالد ترامپ، رئیس جمهور آمریکا اظهار داشت که "احساس خوبی" دارد و دربارهٔ اثربخشی بالقوه برخی درمان های دارویی قدیمی مانند کلروکین که در شرایط دیگر مؤثر بوده اند، در برابر ویروس کرونا "امیدوار است". آلکساندر پرسید: "آیا ممکن است انگیزه شما برای ایجاد یک چرخش مثبت روی چیزها، امیدی کاذب به آمریکایی ها بدهد؟" پرزیدنت ترامپ پاسخ داد که انتقال درمان های امیدوارکننده ای که در حال بررسی هستند مهم است. الکساندر در ادامه از رئیس جمهور پرسید: "به آمریکایی هایی که می ترسند چه می گویید؟ حدس می زنم نزدیک به ۲۰۰ کشته، ۱۴۰۰۰ بیمار داشته ایم، میلیون ها نفر، همانطور که شما شاهد بوده اید در حال حاضر می ترسند. به آمریکایی هایی که می ترسند
چه می گویید. همین الان تو را تماشا می کنند که می ترسی؟ «ترامپ پاسخ داد: "من می گویم که شما خبرنگار وحشتناکی هستید، این چیزی است که من می گویم. من فکر می کنم این یک سؤال بسیار ناپسند است فکر می کنم سیگنال بسیار بدی است که شما به مردم آمریکا می دهید. آنها به دنبال پاسخ هستند. آنها به دنبال امید هستند. و شما احساساتی می کنید.» آخر هفته امروز (ویکند تودی). الکساندر قبلاً با کرایک ملوین برنامه اجرا می کرد، اما اخیراً برنامه مشترک صبح یکشنبه را ترک کرد تا به برنامه روزهای هفته بپیوندد و میزبانی خود در برنامه کرایگ ملوین در ام اس ان بی سی را حفظ کند. او همچنان به نقش خبرنگار ملی و خبرنگاری کاخ سفید ادامه خواهد داد. زندگی شخصی. پدر و مادر آلکساندر طلاق گرفتند. او دو خواهر و برادر دوقلوی کوچک تر دارد (متولد ۴ فوریه ۱۹۷۹): کوین الکساندر و روان درمانگر ربکا الکساندر که مبتلا به سندرم آشر نوع ۳ شد. او یک خواهر ناتنی از همسر دوم پدرش به نام لورن دارد. در ۲۱ آوریل ۲۰۱۲، الکساندر با آلیسون استارلینگ، مجری WJLA-TV (وابسته واشینگتن، دی. سی، ای بی سی) ازدواج کرد. این زوج دو فرزند دارند و در حومه واشینگتن، دی.سی. زندگی می کنند
. افتخارات. او برای تهیه یک خبر فوری و گزارش ویژه خبری ای بی سی در مورد مرگ پاپ جان پل دوم در (۲۰۰۵) نامزد پوشش زده شد. او همچنین برنده جایزه امی به خاطر اخبار و مستندسازی شد.
عدالت در یادگیری ماشین به تلاش های مختلف برای تصحیح (تعصب الگوریتمی) در فرآیندهای تصمیم گیری خودکار بر اساس مدل های یادگیری ماشین اشاره دارد. همان طور که در مورد بسیاری از مفاهیم اخلاقی وجود دارد، تعاریف عدالت و تعصب همیشه بحث برانگیز است. به طور کلی، عدالت و تعصب وقتی مرتبط تلقی می شود که فرایند تصمیم گیری بر زندگی افراد تأثیر می گذارد، به ویژه با توجه به مجموعه ای از متغیرهای حساس مانند جنسیت، قومیت، گرایش جنسی، ناتوانی و غیره. در یادگیری ماشین، مسئله (تعصب الگوریتمی) به خوبی شناخته شده و به خوبی مطالعه شده است. نتایج ممکن است توسط طیفی از عوامل منحرف شود و بنابراین ممکن است با توجه به گروه ها یا افراد خاص ناعادلانه در نظر گرفته شود. یک مثال می تواند راهی باشد که سایت های رسانه های اجتماعی اخبار شخصی سازی شده را به مصرف کنندگان ارائه می کنند. متن. تحقیق در مورد عدالت در یادگیری ماشینی موضوع نسبتاً جدیدی است. در سال ۲۰۱۸، اکثر مقالات در این زمینه در سه سال گذشته منتشر شده بودند. در همان سال، AI Fairness 360 ،IBM را معرفی کرد، یک کتابخانه پایتون با چندین الگوریتم برای کاهش تعصب نرم افزار و افزایش عدالت آن و ف
یس بوک استفاده خود را از ابزاری به نام جریان عدالت برای تشخیص تعصب در هوش مصنوعی خود عمومی کرد. اگر چه، کد منبع ابزار در دسترس نیست. در سال ۲۰۱۹، گوگل مجموعه ای از ابزارها را در گیت هاب منتشر کرد تا اثرات عدالت را در بلندمدت بررسی کند. اختلافات. استفاده از تصمیم گیری الگوریتمی در نظام حقوقی یک حوزه قابل توجه مورد استفاده تحت بررسی بوده است. در سال ۲۰۱۴، اریک هولدر، دادستان کل ایالات متحده، این نگرانی را مطرح کرد که روش های «ارزیابی ریسک» ممکن است بر عواملی که تحت کنترل متهم نیستند، مانند سطح تحصیلات یا پیشینه اقتصادی-اجتماعی آنها تمرکز نادرست داشته باشد. یک گزارش تحقیقی که توسط پروپابلیکا در سال ۲۰۱۶ منتشر شد، ادعا کرد که نرم افزار COMPAS، که به طور گسترده در دادگاه های ایالات متحده برای پیش بینی (تکرار جرم) استفاده می شود، تعصب نژادی است. این گزارش ادعا کرد که متهمان سیاهپوست تقریباً دو برابر بیشتر از متهمان سفیدپوست به طور نادرست به عنوان خطر بالاتر برچسب گذاری می شوند، در حالی که با متهمان سفیدپوست اشتباه معکوس را مرتکب می شوند. تعصب نژادی و جنسیتی نیز در الگوریتم های تشخیص تصویر مورد توجه قرار گرفته است.
مشخص شده است که تشخیص چهره و حرکت در دوربین ها، حالات صورت سوژه های غیرسفید را نادیده می گیرد یا اشتباه می گذارد. در سال ۲۰۱۵، ویژگی برچسب گذاری خودکار در فلیکر و گوگل فوتوز برای برچسب گذاری سیاه پوستان با برچسب هایی مانند «حیوان» و «گوریل» پیدا شد. یک مسابقه بین المللی زیبایی در سال ۲۰۱۶ که توسط یک الگوریتم هوش مصنوعی داوری شد، مشخص شد که نسبت به افرادی با پوست روشن تر، احتمالاً به دلیل تعصب در داده های آموزشی، تعصب دارد. مطالعه ای روی سه الگوریتم طبقه بندی جنسیتی تجاری در سال ۲۰۱۸ نشان داد که هر سه الگوریتم معمولاً در طبقه بندی مردان با پوست روشن دقیق ترین و بدترین در طبقه بندی زنان با پوست تیره هستند. شاخص گروه عدالت. در مسائل طبقه بندی، یک الگوریتم تابعی را برای پیش بینی یک مشخصه formula_1گسسته می آموزد، متغیر هدف، از ویژگی های شناخته شده formula_2 است.formula_3 به عنوان یک متغیر تصادفی گسسته مدل می کنیم که برخی از ویژگی های موجود یا به طور ضمنی رمزگذاری شده در formula_2 که به عنوان ویژگی های حساس (جنسیت، قومیت، گرایش جنسی و غیره) در نظر می گیریم). پیش بینی طبقه بندی کننده را در نهایت با formula_5 نشان می
دهیم حال اجازه دهید سه معیار اصلی را برای ارزیابی عادل بودن یک طبقه بندی کننده را مشخص کنیم، یعنی اگر پیش بینی های آن تحت تأثیر برخی از این متغیرهای حساس قرار نگیرد. استقلال (آزادی). formula_6 را اقناع استقلال متغیرهای تصادفی می گوییم اگر ویژگی های حساس مشخصه formula_3 از نظر متغیر تصادفی مستقل از پیش بینی formula_5 هستند، و ما می نویسیمformula_9همچنین می توانیم این مفهوم را با فرمول زیر بیان کنیم:formula_10این بدان معنی است که نرخ طبقه بندی برای هر کلاس هدف برای افراد متعلق به گروه های مختلف با توجه به ویژگی های حساس برابر مشخصه formula_11 است. با این حال می توان یک عبارت معادل دیگر برای استقلال با استفاده از مفهوم اطلاعات متقابل بین متغیرهای تصادفی ارائه داد که به این صورت تعریف شده است.formula_12در این فرمول، formula_13 آنتروپی متغیر تصادفی formula_14 است. سپس formula_15 اقناع استقلال است اگر formula_16 باشد. یک آرامش احتمالی در تعریف استقلال شامل معرفی یک سستی مثبت است formula_17 و با این فرمول به دست می آید:formula_18در نهایت، یکی دیگر از آرامش های احتمالی نیاز است formula_19 باشد. جدایی. formula_20 را
متغیرهای تصادفی اقناع جدایی می گوییم اگر ویژگی های formula_3 حساس است از نظر آماری مستقل از پیش بینی formula_5 هستند با توجه به مقدار هدف formula_1 ، و ما می نویسیمformula_24همچنین می توانیم این مفهوم را با فرمول زیر بیان کنیم:formula_25این بدان معنی است که تمام وابستگی تصمیم formula_26 روی ویژگی حساس formula_11 باید با وابستگی واقعی متغیر هدف واقعی formula_28 توجیه شود. عبارت معادل دیگر، در مورد نرخ هدف باینری، این است که نرخ مثبت واقعی و نرخ مثبت کاذب برابر هستند (و بنابراین نرخ منفی کاذب و نرخ منفی واقعی برابر هستند) برای هر مقدار از ویژگی های حساس:formula_29formula_30یک تخفیف ممکن برای تعاریف داده شده این است که اجازه دهیم مقدار اختلاف بین نرخ ها عددی مثبت کمتر از یک سستی باشد. formula_17 ، به جای برابر با صفر. در برخی زمینه ها، جداسازی (ضریب جداسازی) در یک ماتریس درهم ریختگی، اندازه گیری فاصله (در سطح معینی از امتیاز احتمال) بین درصد تجمعی "پیش بینی شده" منفی و درصد تجمعی "پیش بینی شده" مثبت است. هر چه این ضریب تفکیک در یک مقدار امتیاز معین بیشتر باشد، مدل در تمایز بین مجموعه مثبت و منفی در یک برش احتمال
خاص مؤثرتر است. به گفته مایز: «اغلب در صنعت اعتبار مشاهده می شود که انتخاب معیارهای اعتبارسنجی به رویکرد مدل سازی بستگی دارد. به عنوان مثال، اگر روش مدل سازی پارامتری یا نیمه پارامتری باشد، اغلب از آزمون کولموگروف–اسمیرنف دو نمونه استفاده می شود. اگر مدل با روش های جستجوی اکتشافی یا تکراری مشتق شده باشد، معیار عملکرد مدل معمولاً واگرایی است. گزینه سوم ضریب تفکیک است. . . ضریب جداسازی، در مقایسه با دو روش دیگر، برای عملکرد مدل به عنوان معیاری معقول تر به نظر می رسد، زیرا الگوی جداسازی یک مدل را منعکس می کند. کفایت. formula_20 را متغیرهای تصادفی اقناع کفایت می گوییم اگر ویژگی های formula_3 حساس است از نظر آماری مستقل از مقدار هدف formula_1 هستند با توجه به پیش بینی formula_5 ، و ما می نویسیمformula_36همچنین می توانیم این مفهوم را با فرمول زیر بیان کنیم:formula_37این بدان معنی است که احتمال حضور واقعی در هر یک از گروه ها برای دو فرد با ویژگی های حساس متفاوت برابر است، با توجه به اینکه پیش بینی شده بود که آنها به یک گروه تعلق دارند. روابط بین تعاریف. در نهایت، برخی از نتایج اصلی را که به سه تعریف ارائه شده در با
لا مربوط می شود، خلاصه می کنیم: فرمول بندی ریاضی تعاریف عدالت گروهی. تعاریف اولیه. بیشتر معیارهای آماری عدالت بر معیارهای مختلفی تکیه دارند، بنابراین ما با تعریف آنها شروع می کنیم. هنگام با یک طبقه بندی باینری کار می کند، هم کلاس های پیش بینی شده و هم کلاس های واقعی می توانند دو مقدار داشته باشند: مثبت و منفی. اکنون اجازه دهید شروع به توضیح روابط ممکن مختلف بین نتیجه پیش بینی شده و واقعی کنیم: این روابط را می توان به راحتی با یک ماتریس درهم ریختگی نشان داد، جدولی که دقت یک مدل طبقه بندی را توصیف می کند. در این ماتریس، ستون ها و ردیف ها به ترتیب نمونه هایی از موارد پیش بینی شده و واقعی را نشان می دهند. با استفاده از این روابط، می توانیم معیارهای متعددی را تعریف کنیم که بعداً می توان برای اندازه گیری عادلانه بودن یک الگوریتم استفاده کرد: formula_46 formula_47 formula_48 formula_49 formula_50 formula_51 formula_52 formula_53 معیارهای زیر را می توان معیارهای سه تعریف کلی ارائه شده در ابتدای این بخش یعنی استقلال، جدایی و کفایت دانست. در جدول سمت راست، روابط بین آنها را می بینیم. برای تعریف دقیق این معیارها، همان ط
ور که در Verma و همکاران انجام شد، آنها را به سه گروه بزرگ تقسیم می کنیم: تعاریف بر اساس یک نتیجه پیش بینی شده، بر اساس نتایج پیش بینی شده و واقعی، و تعاریف بر اساس احتمالات پیش بینی شده و نتیجه واقعی. ما با یک طبقه بندی کننده باینری و نماد زیر کار خواهیم کرد: formula_54 اشاره به نمره داده شده توسط طبقه بندی کننده است که احتمال قرار گرفتن یک موضوع خاص در کلاس مثبت یا منفی است. formula_5 نشان دهنده طبقه بندی نهایی پیش بینی شده توسط الگوریتم است و مقدار آن معمولاً از formula_54 مشتق می شود، برای مثال زمانی مثبت خواهد بود که formula_54 بالاتر از یک آستانه مشخص باشد. formula_1 نشان دهنده نتیجه واقعی است، یعنی طبقه بندی واقعی فرد و در نهایت، formula_3 نشان دهنده ویژگی های حساس موضوعات است. تعاریف بر اساس نتیجه پیش بینی شده. تعاریف در این بخش برای توزیع های مختلف موضوعات بر یک نتیجه پیش بینی شده formula_5 تمرکز دارد. آنها ساده ترین و شهودی ترین مفاهیم عدالت هستند. formula_61 formula_62 تعاریف بر اساس نتایج پیش بینی شده و واقعی. این تعاریف نه تنها نتیجه پیش بینی شده formula_5 را در نظر می گیرند بلکه آن را با نتیجه و
اقعیformula_1 مقایسه کنید. formula_65 formula_66 formula_67 formula_68 formula_69 formula_70 formula_71 formula_72 formula_73 formula_74 تعاریف بر اساس احتمالات پیش بینی شده و نتیجه واقعی. این تعاریف بر اساس نتیجه واقعی formula_1 است و امتیاز احتمال formula_54 پیش بینی شده. formula_78 formula_81 formula_84 formula_87 در حال پردازش. روش دیگر اصلاح سوگیری در زمان تمرین است. این را می توان با افزودن قیود به هدف بهینه سازی الگوریتم انجام داد. این محدودیت ها الگوریتم را مجبور می کند تا با حفظ نرخ های یکسان اقدامات خاص برای گروه محافظت شده و بقیه افراد، عدالت را بهبود بخشد. برای مثال، می توانیم این شرط را به هدف الگوریتم اضافه کنیم که نرخ مثبت کاذب برای افراد در گروه محافظت شده و افراد خارج از گروه محافظت شده یکسان باشد. معیارهای اصلی مورد استفاده در این رویکرد، نرخ مثبت کاذب، نرخ منفی کاذب و نرخ کلی طبقه بندی اشتباه است. می توان فقط یک یا چند مورد از این محدودیت ها را به هدف الگوریتم اضافه کرد. توجه داشته باشید که برابری نرخ های منفی کاذب به معنای برابری نرخ های مثبت واقعی است، بنابراین این به معنای برابری فرصت ها
است. پس از افزودن محدودیت ها به مشکل، ممکن است مشکل حل نشدنی شود، بنابراین ممکن است به آرامش در مورد آنها نیاز باشد. این تکنیک نتایج خوبی در بهبود عدالت و در عین حال حفظ دقت بالا به دست می آورد و به برنامه نویس اجازه می دهد اقدامات عادلانه را برای بهبود انتخاب کند. با این حال، هر کار یادگیری ماشینی ممکن است به روش متفاوتی برای اعمال نیاز داشته باشد و کد موجود در طبقه بندی کننده باید اصلاح شود، که همیشه امکان پذیر نیست. بی طرفی خصمانه. ما دو "طبقه بندی کننده را همزمان از طریق برخی روش های مبتنی بر گرادیان (fe: gradient descent) آموزش می دهیم. اولین مورد، "پیش بینی کننده" تلاش می کند تا وظیفه پیش بینیformula_1 را انجام دهد، متغیر هدف formula_2 ، ورودی، با تغییر وزن formula_90 آن برای به حداقل رساندن برخی از تابع از دست دادن formula_91 داده شده است. مورد دوم، "دشمن" تلاش می کند تا وظیفه پیش بینی formula_3 را انجام دهد، متغیر حساس، formula_93 با تغییر وزن آن formula_94 برای به حداقل رساندن برخی از تابع از دست دادن formula_95 داده شده است. نکته مهم در اینجا این است که برای انتشار صحیح، formula_93 در بالا باید به
خروجی خام طبقه بندی کننده اشاره داشته باشد، نه پیش بینی گسسته. به عنوان مثال، با یک شبکه عصبی مصنوعی و یک مشکل طبقه بندی، formula_93 می تواند به خروجی (تابع) بیشینه هموار اشاره کند. سپس به روز می کنیم formula_94 را به حداقل رساندن formula_99 در هر مرحله آموزش با توجه به گرادیان formula_100 و ما formula_90 را اصلاح می کنیم با توجه به عبارت:formula_102جایی که formula_103 یک فراپارامتر قابل تنظیم است که می تواند در هر مرحله زمانی متفاوت باشد. ایده شهودی این است که ما می خواهیم "پیش بینی کننده" سعی کند formula_104 (اصطلاح عبارت formula_105)را به حداقل برساند در حالی که، در همان زمان، formula_99 (اصطلاح عبارت formula_107)حداکثر است، بنابراین به طوری که "دشمن" در پیش بینی متغیر حساس از formula_93 است. عبارت formula_109 مانع از حرکت "پیش بینی کننده" در جهتی می شود که به "دشمن" کمک می کند تا عملکرد ضرر خود را کاهش دهد. می توان نشان داد که آموزش مدل طبقه بندی "پیش بینی کننده" با این الگوریتم، برابری جمعیت شناختی را نسبت به آموزش آن بدون "حریف" بهبود می بخشد. پس پردازش. روش نهایی سعی در تصحیح نتایج یک طبقه بندی برای دس
تیابی به عدالت را دارد. در این روش ما یک طبقه بندی داریم که برای هر فرد یک امتیاز برمی گرداند و باید برای آنها یک پیش بینی باینری انجام دهیم. نمرات بالا احتمالاً نتیجه مثبت دارند، در حالی که نمرات پایین احتمالاً یک نتیجه منفی دارند، اما ما می توانیم آستانه را تنظیم کنیم تا مشخص کنیم چه زمانی باید به صورت دلخواه پاسخ مثبت دهیم. توجه داشته باشید که تغییرات در مقدار آستانه بر مبادله بین نرخ های مثبت واقعی و منفی واقعی تأثیر می گذارد. اگر تابع امتیاز عادلانه باشد به این معنا که مستقل از ویژگی محافظت شده باشد، در این صورت هر انتخاب آستانه نیز عادلانه خواهد بود، اما طبقه بندی کننده های این نوع تمایل به جانبداری دارند، بنابراین ممکن است آستانه متفاوتی برای هر گروه محافظت شده لازم باشد. برای رسیدن به عدالت یک راه برای انجام این کار ترسیم نرخ مثبت واقعی در برابر نرخ منفی کاذب در تنظیمات آستانه های مختلف (به این منحنی ROC گفته می شود) و یافتن آستانه ای است که در آن نرخ برای گروه محافظت شده و سایر افراد برابر است. از مزایای پس پردازش می توان به این نکته اشاره کرد که این تکنیک می تواند بعد از هر طبقه بندی کننده، بدون تغی