Neuste Artikel für Gerechtigkeit

Forscher gehen das Problem der Voreingenommenheit in Sprachmodellen mit einem neuen Ansatz an.

Untersuchung von adversarialen Angriffen und Förderung von Fairness durch Mixup-Training.

Lern, wie man Ressourcen teilt, um in verschiedenen Situationen das Glück zu maximieren.

Forschung zeigt, dass Daten die Erfolgschancen bei der College-Zulassung verbessern können.

Ein Blick auf die Fairness-Herausforderungen im Föderierten Lernen und das WassFFed-Framework.

Ein Blick darauf, wie die Vorlieben der Schüler die Schulzuweisung beeinflussen.

Ein neues System verbessert den Zugang und die Fairness in Interaktionen mit grossen Sprachmodellen.

Dieser Artikel untersucht Fairness bei der Zulassung mit Hilfe von Machine-Learning-Modellen.

Untersuchen, wie Vorurteile Sprachmodelle beeinflussen und neue Möglichkeiten vorschlagen, sie zu messen.

Ein neuer Ansatz, um Fairness bei der multiobjektiven Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Erforschen von fairen Verteilungsmethoden, um Sachen ohne Neid zu teilen.

Die Herausforderungen und Vorurteile von LLMs in Gesundheitsanwendungen untersuchen.

Lern, wie wir Daten fair wie Waren teilen können.

Fairness in Empfehlungssystemen für gerechte Vorschläge erkunden.

AI-Entscheidungen verstehen für mehr Vertrauen und Zuverlässigkeit.

Dieser Artikel spricht über die Herausforderungen, die Patientenprivacy und Fairness in der Gesundheitstechnologie aufrechtzuerhalten.

Entdecke Methoden, um Privatsphäre zu wahren und gleichzeitig Fairness in der Datenwissenschaft zu gewährleisten.

Voreingenommenheit in ML-Modellen für faire Empfehlungen zur Behandlung von SUD angehen.

VariFace nutzt synthetische Daten, um die Fairness bei der Gesichtserkennung zu verbessern.

Ethische Bedenken bei KI-gestützten Gesichtsanalysetechnologien ansprechen.

Die Notwendigkeit für faire KI in der Bildklassifikation erkunden.

Lerne, wie Eingabemutation die Fairness in maschinellen Lernsystemen verbessern kann.

Erforschen von Methoden für faires maschinelles Lernen durch Niedrigrangapproximation und Teilmengenwahl.

Lern, wie Uplift-Modellierung die Zuteilung von Behandlungen optimieren kann, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Kausal konsistente Normalisierungsflüsse sorgen für faire Ergebnisse in der Datenmodellierung.

Erkunde, wie Bayesian Federated Learning Privatsphäre und Fairness beim Datenaustausch kombiniert.

Lern, wie Transferlernen KI verbessert, indem es Wissen über verschiedene Bereiche hinweg teilt.

Untersuchen, wie Fairness Entscheidungen in Spielen und im echten Leben beeinflusst.

Lern, wie man fair teilt mit Verteilungsregeln.

Vorurteile in der Deepfake-Erkennung durch innovative Methoden für Fairness angehen.

FairREAD verbessert die Fairness in der KI-Medizinbildgebung für alle Patienten.

Eine Studie hebt die Bedeutung von Fairness in prädiktiven Modellen zum Sprachenlernen hervor.

Datenungleichgewicht im Gesundheitswesen kann zu unfairen Vorhersagen und Ungleichheiten in der Versorgung führen.

Ein neuer Ansatz für das Gesundheitswesen, der Fairness und präzise Patientenversorgung in den Vordergrund stellt.

Gleichheit in KI-Systemen sicherzustellen, ist voll wichtig für den verantwortungsvollen Einsatz von Technologie.