确保机器学习公平性的优化策略：有和没有人口统计学因素

本研究针对人工智能与算法中的公平性问题，提供了全面的概述，并提出了两种形式框架以解决机器学习公平性的开放性问题。研究显示，第一个框架在时间序列问题上通过优化操作和值和最小-最大目标实现了较好的性能；第二个框架则解决了常用数据集中缺乏敏感属性（如性别和种族）的问题，提出无群体偏见修复的方法，显示出其在实际应用中的有效性。