Un nuevo método busca mejorar la equidad en el aprendizaje automático sin sacrificar el rendimiento.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Un nuevo método busca mejorar la equidad en el aprendizaje automático sin sacrificar el rendimiento.
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Una guía de métricas para evaluar el rendimiento de LLM en diferentes campos.
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Una nueva herramienta ofrece definiciones flexibles de justicia para el análisis de aprendizaje automático.
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Explorando métodos para lograr equidad en sistemas de clasificación sin sacrificar rendimiento.
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Un método que promueve la equidad entre los agentes que compiten por recursos limitados.
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Un nuevo método para asegurar la equidad en los sistemas de IA usando datos históricos.
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Explorando un nuevo método para la asignación equitativa de recursos usando principios de karma.
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Un nuevo marco mejora la evaluación de algoritmos de aprendizaje federado en diversas aplicaciones.
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Aprende cómo el marco TREx mejora las recomendaciones de compras en línea.
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Las organizaciones de medios crean pautas para el uso responsable de la IA en el periodismo.
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Un nuevo método aborda la privacidad y la equidad en los modelos de regresión usando ajustes innovadores.
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Un método para mejorar la equidad en los modelos de clasificación para áreas sensibles.
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Este estudio examina el sesgo en modelos de Aprendizaje Continuo para imágenes médicas.
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Examinando la justicia en sistemas de aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones éticas.
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Examinando cómo la tecnología afecta la equidad y el sesgo en la salud mental.
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Un nuevo método mejora la equidad en las predicciones de casos de COVID-19 entre grupos raciales.
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Este artículo habla sobre el impacto de los LLMs en la equidad del comercio electrónico.
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Los profesionales de IA comparten sus opiniones sobre la IA confiable y sus desafíos.
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Este artículo habla sobre la importancia de la equidad en las predicciones de aprendizaje automático.
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¿Los modelos de IA avanzados se alinean con los valores morales humanos?
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Mejorando la equidad en la IA al involucrar a expertos en el tema en la generación de datos.
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Un estudio sobre cómo mejorar la equidad en la asignación de tareas para los proveedores de servicio y las tareas.
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Un enfoque novedoso mejora el rendimiento y la equidad en el aprendizaje federado.
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Examinando la relación entre la privacidad diferencial local y la equidad en sistemas de ML.
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Este artículo habla sobre la importancia de las prácticas de datos para la equidad en el aprendizaje automático.
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Este artículo habla sobre las manipulaciones y fallos de los gráficos PD en la justicia de la IA.
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Un nuevo algoritmo mejora la verificación de redes neuronales para su confiabilidad y equidad.
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Investigando los efectos de LoRA en la equidad entre diferentes grupos en el aprendizaje automático.
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Este estudio examina cómo las medidas conjuntas evalúan la equidad y la relevancia en los sistemas de recomendación.
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Un nuevo enfoque mejora la equidad al identificar el discurso de odio entre diferentes grupos.
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Un examen de cómo las elecciones de algoritmos afectan a las personas en decisiones críticas.
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Un nuevo método mejora la eficiencia y la equidad en las operaciones de picking en almacenes con robots.
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Este artículo revisa la importancia de la equidad en los sistemas de intercambio y sugiere un nuevo enfoque.
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El papel creciente de la IA en el reclutamiento genera preocupaciones sobre el sesgo y la equidad.
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La investigación revela sesgos en los sistemas de detección de objetos que afectan la seguridad en vehículos autónomos.
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Una mirada a las particiones estables y su papel en emparejar a las personas según sus preferencias.
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Un método práctico para mejorar la equidad en los algoritmos sin sacrificar la precisión.
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Un marco que detecta anomalías en gráficos mientras promueve un trato justo.
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Esta investigación examina la equidad de los modelos de aprendizaje auto-supervisado entre diferentes grupos demográficos.
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Examinando el papel de la aleatorización en la creación de sistemas de aprendizaje automático justos.
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