FairSense: Long-Term Fairness Analysis of ML-Enabled Systems
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | She, Yining, Biswas, Sumon, Kästner, Christian, Kang, Eunsuk |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
FairLay-ML: Intuitive Debugging of Fairness in Data-Driven Social-Critical Software
di: Yu, Normen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Normen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicting Fairness of ML Software Configurations
di: Herrera, Salvador Robles, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Herrera, Salvador Robles, et al.
Pubblicazione: (2024)
Whence Is A Model Fair? Fixing Fairness Bugs via Propensity Score Matching
di: Peng, Kewen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Kewen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Contexts Matter: An Empirical Study on Contextual Influence in Fairness Testing for Deep Learning Systems
di: Du, Chengwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Du, Chengwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fairpriori: Improving Biased Subgroup Discovery for Deep Neural Network Fairness
di: Zhou, Kacy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Kacy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data vs. Model Machine Learning Fairness Testing: An Empirical Study
di: Shome, Arumoy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shome, Arumoy, et al.
Pubblicazione: (2024)
From Hazard Identification to Controller Design: Proactive and LLM-Supported Safety Engineering for ML-Powered Systems
di: Hong, Yining, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hong, Yining, et al.
Pubblicazione: (2025)
Symbolic Guardrails for Domain-Specific Agents: Stronger Safety and Security Guarantees Without Sacrificing Utility
di: Hong, Yining, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hong, Yining, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fairness Testing through Extreme Value Theory
di: Monjezi, Verya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Monjezi, Verya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fairness Improvement with Multiple Protected Attributes: How Far Are We?
di: Chen, Zhenpeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Zhenpeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Uncertainty and Fairness Awareness in LLM-Based Recommendation Systems
di: Sah, Chandan Kumar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sah, Chandan Kumar, et al.
Pubblicazione: (2026)
MAFT: Efficient Model-Agnostic Fairness Testing for Deep Neural Networks via Zero-Order Gradient Search
di: Wang, Zhaohui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhaohui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Runtime Monitoring and Enforcement of Conditional Fairness in Generative AIs
di: Cheng, Chih-Hong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Chih-Hong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Navigating Fairness: Practitioners' Understanding, Challenges, and Strategies in AI/ML Development
di: Pant, Aastha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pant, Aastha, et al.
Pubblicazione: (2024)
FairQuant: Certifying and Quantifying Fairness of Deep Neural Networks
di: Kim, Brian Hyeongseok, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Brian Hyeongseok, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Verifiably Safe Tool Use for LLM Agents
di: Doshi, Aarya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Doshi, Aarya, et al.
Pubblicazione: (2026)
FairFLRep: Fairness aware fault localization and repair of Deep Neural Networks
di: Openja, Moses, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Openja, Moses, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Systematic Mapping on Software Fairness: Focus, Trends and Industrial Context
di: Nepomuceno, Kessia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nepomuceno, Kessia, et al.
Pubblicazione: (2025)
What Is Wrong with My Model? Identifying Systematic Problems with Semantic Data Slicing
di: Yang, Chenyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Chenyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Diversity Drives Fairness: Ensemble of Higher Order Mutants for Intersectional Fairness of Machine Learning Software
di: Chen, Zhenpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Zhenpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stream-Based Monitoring of Algorithmic Fairness
di: Baumeister, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Baumeister, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Algorithmic Tradeoffs in Fair Lending: Profitability, Compliance, and Long-Term Impact
di: Bansal, Aayam
Pubblicazione: (2025)
di: Bansal, Aayam
Pubblicazione: (2025)
A Synthesis of Green Architectural Tactics for ML-Enabled Systems
di: Järvenpää, Heli, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Järvenpää, Heli, et al.
Pubblicazione: (2023)
Risk Management for Mitigating Benchmark Failure Modes: BenchRisk
di: McGregor, Sean, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: McGregor, Sean, et al.
Pubblicazione: (2025)
Carbon Footprint Evaluation of Code Generation through LLM as a Service
di: Vartziotis, Tina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vartziotis, Tina, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mitigating Attrition: Data-Driven Approach Using Machine Learning and Data Engineering
di: Vijayan, Naveen Edapurath
Pubblicazione: (2025)
di: Vijayan, Naveen Edapurath
Pubblicazione: (2025)
BacPrep: Lessons from Deploying an LLM-Based Bacalaureat Assessment Platform
di: Dumitran, Adrian-Marius, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dumitran, Adrian-Marius, et al.
Pubblicazione: (2025)
Automated Reproducibility Has a Problem Statement Problem
di: Snelleman, Thijs, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Snelleman, Thijs, et al.
Pubblicazione: (2025)
Maturity Framework for Enhancing Machine Learning Quality
di: Castelli, Angelantonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Castelli, Angelantonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Choosing the Right Path for AI Integration in Engineering Companies: A Strategic Guide
di: Dzhusupova, Rimma, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dzhusupova, Rimma, et al.
Pubblicazione: (2023)
To Err is AI : A Case Study Informing LLM Flaw Reporting Practices
di: McGregor, Sean, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: McGregor, Sean, et al.
Pubblicazione: (2024)
Leveraging Imperfect Sources to Detect Fairwashing in Black-Box Auditing
di: Bourrée, Jade Garcia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bourrée, Jade Garcia, et al.
Pubblicazione: (2023)
Mining patterns in syntax trees to automate code reviews of student solutions for programming exercises
di: Van Petegem, Charlotte, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Van Petegem, Charlotte, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Learning Model Reuse in the HuggingFace Community: Challenges, Benefit and Trends
di: Taraghi, Mina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Taraghi, Mina, et al.
Pubblicazione: (2024)
NeuFair: Neural Network Fairness Repair with Dropout
di: Dasu, Vishnu Asutosh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dasu, Vishnu Asutosh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Distribution-aware Fairness Test Generation
di: Rajan, Sai Sathiesh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Rajan, Sai Sathiesh, et al.
Pubblicazione: (2023)
Concolic Testing on Individual Fairness of Neural Network Models
di: Huang, Ming-I, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Ming-I, et al.
Pubblicazione: (2025)
Applications and Challenges of Fairness APIs in Machine Learning Software
di: Das, Ajoy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Das, Ajoy, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Conceptual Framework for Ethical Evaluation of Machine Learning Systems
di: Gupta, Neha R., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gupta, Neha R., et al.
Pubblicazione: (2024)
An AI System Evaluation Framework for Advancing AI Safety: Terminology, Taxonomy, Lifecycle Mapping
di: Xia, Boming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xia, Boming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
FairLay-ML: Intuitive Debugging of Fairness in Data-Driven Social-Critical Software
di: Yu, Normen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Predicting Fairness of ML Software Configurations
di: Herrera, Salvador Robles, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Whence Is A Model Fair? Fixing Fairness Bugs via Propensity Score Matching
di: Peng, Kewen, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Contexts Matter: An Empirical Study on Contextual Influence in Fairness Testing for Deep Learning Systems
di: Du, Chengwen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Fairpriori: Improving Biased Subgroup Discovery for Deep Neural Network Fairness
di: Zhou, Kacy, et al.
Pubblicazione: (2024)