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dc.creatorWang, Hao
dc.creatorHsu, Hsiang
dc.creatorDiaz, Mario
dc.creatorCalmon, Flavio P.
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:20Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:20Z
dc.date.issued2021-10-10
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3993
dc.descriptionArtículo académico que aborda el tratamiento dispar en modelos de aprendizaje automático, es decir, la situación en la que un modelo toma decisiones diferentes para individuos según atributos sensibles como la edad o el sexo. El trabajo analiza si es beneficioso entrenar modelos separados para cada grupo (clasificadores divididos) en lugar de usar un único modelo que ignore los atributos sensibles (clasificador ciego al grupo). Para ello, se introduce una métrica llamada beneficio de la división, que mide la mejora de rendimiento obtenida al usar clasificadores específicos por grupo.
dc.publisherIEEE
dc.subjectAprendizaje automático (Machine learning)
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.titleTo Split or not to Split: The Impact of Disparate Treatment in Classification
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsTrustworthy machine learning
dc.subject.keywordsFairness
dc.subject.keywordsDomain adaptation
dc.subject.keywordsf-divergence
dc.subject.keywordsConverse bounds
dc.subject.keywordsAprendizaje automático confiable
dc.subject.keywordsEquidad
dc.subject.keywordsAdaptación de dominio
dc.subject.keywordsf-divergencia
dc.subject.keywordsLímites inversos
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.1109/TIT.2021.3075415
dc.identifier.bibliographiccitationWang, H., Hsu, H., Diaz, M., & Calmon, F. P. (2021). To split or not to split: The impact of disparate treatment in classification. IEEE Transactions on Information Theory, 67(10), 6733–6757. https://doi.org/10.1109/TIT.2021.3075415
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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