Некоторые методы обнаружения дискриминации в наборах данных:

• Препроцессинг данных. 2 Включает в себя обнаружение и удаление дискриминации из данных перед обучением классификатора. 2
• Обработка во время обучения (регуляризация). 2 Обучение классификатора с ограничением справедливости, которое гарантирует отсутствие дискриминации. 2
• Постпроцессинг модели. 2 Удаление дискриминации из модели после фазы обучения. 2
• Метод майнинга правил. 2 Обнаруженные правила классификации помечаются как дискриминационные путём измерения дискриминации правила в зависимости от его контекста. 2
• Справедливый классификатор. 2 Обучается подавлять всю информацию о принадлежности к чувствительной группе в данных, при этом делая точные прогнозы. 2
• Иерархическое кластеринг. 3 Помогает обнаружить возможную дискриминацию путём анализа исторических данных и связанных с ними решений с использованием иерархического подхода. 3