Kun Jin

Dieser Artikel diskutiert die Messung von Fairness in Empfehlungssystemen und schlägt Sampling-Methoden vor.

Dieses Papier untersucht Fairness und Stabilität in maschinellen Lernmodellen, die von ihren Vorhersagen betroffen sind.