机器学习研究会议论文集 | 因果关系与隐私视角下的算法公平性研讨会论文集在美国新奥尔良欧内斯特·N·莫里亚尔会议中心举办，混合模式，于2022年12月03日。由机器学习研究会议论文集于2023年6月04日出版，第214卷。卷编辑：Awa Dieng, Miriam Rateike, Golnoosh Farnadi, Ferdinando Fioretto, Matt Kusner, Jessica Schrouff 系列编辑：Neil D. Lawrence

第214卷：因果关系与隐私视角下的算法公平性研讨会，2022年12月03日，美国新奥尔良欧内斯特·N·莫里亚尔会议中心，混合模式

编辑：Awa Dieng，Miriam Rateike，Golnoosh Farnadi，Ferdinando Fioretto，Matt Kusner，Jessica Schrouff

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2022年因果关系与隐私视角下的算法公平性研讨会 (AFCP)

Awa Dieng，Miriam Rateike，Golnoosh Farnadi，Ferdinando Fioretto，Matt Kusner，Jessica Schrouff; 因果关系与隐私视角下的算法公平性研讨会论文集, PMLR 214:1-6

用于公平性的因果发现

Rūta Binkytė，Karima Makhlouf，Carlos Pinzón，Sami Zhioua，Catuscia Palamidessi; 因果关系与隐私视角下的算法公平性研讨会论文集, PMLR 214:7-22

对敏感群体进行隐私保护的实验：一种通用的卡方方法

Rina Friedberg，Ryan Rogers; 因果关系与隐私视角下的算法公平性研讨会论文集, PMLR 214:23-66

“你无法修复你无法衡量的东西”：联邦学习中对人口统计学表现差异的隐私测量

Marc Juarez，Aleksandra Korolova; 因果关系与隐私视角下的算法公平性研讨会论文集, PMLR 214:67-85

随机差分隐私和公平学习

Andrew Lowy，Devansh Gupta，Meisam Razaviyayn; 因果关系与隐私视角下的算法公平性研讨会论文集, PMLR 214:86-119