Últimos artículos para Justicia

El aprendizaje federado ofrece una forma de usar datos mientras se mantiene la privacidad del usuario.

Un estudio revela cómo los jugadores evalúan rápidamente la diversión de los nuevos juegos.

Examinando la toma de decisiones de la IA y sus desafíos inesperados.

Evaluando modelos de aprendizaje automático para asegurar la equidad entre diferentes poblaciones.

Un marco para el desarrollo ético de IA en sistemas de salud.

Examinando cómo la raza afecta los modelos de atención médica y su equidad.

El debiasing selectivo busca mejorar la equidad en las predicciones de aprendizaje automático.

El método CrossWalk mejora la equidad en las incrustaciones de nodos teniendo en cuenta la información sensible.

Explorando cómo la IA puede mejorar el aprendizaje, la evaluación y la equidad.

Nuevos modelos mejoran la moderación de contenido para interacciones de IA, asegurando seguridad y reduciendo daños.

Explorando formas de repartir justo los recursos compartidos entre los miembros de la comunidad.

Explorando cómo la aleatoriedad puede mejorar la equidad en la distribución de recursos.

Un nuevo enfoque para la asignación de recursos en programas sociales prioriza las necesidades y la evaluación.

Una mirada a los sesgos y la equidad en la tecnología de visión por computadora.

Examinando las diferencias culturales en los modelos de predicción de la depresión y los desafíos de equidad.

Este artículo examina la equidad en el diseño de subastas y su impacto en la asignación de recursos.

Examinando los retos de interpretar modelos de regresión lineal en machine learning.

Los ataques de barajado revelan vulnerabilidades en las evaluaciones de equidad de la IA usando métodos como SHAP.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento facial y abordan las preocupaciones sobre la privacidad.

Presentando BMFT: un método para mejorar la equidad en el aprendizaje automático sin los datos de entrenamiento originales.

Examinando cómo las elecciones de ejemplos afectan la equidad en los modelos de lenguaje.

Una nueva versión del Juego del Ultimátum revela dinámicas complejas de justicia en entornos grupales.

Un nuevo método busca hacer que la programación de las clases en la secundaria sea más justa para todos los estudiantes.

Un nuevo enfoque para reducir el sesgo en los sistemas de inteligencia artificial.

Una mirada a reducir el sesgo en las imágenes generadas por IA.

Una mirada a las principales diferencias entre la IA Explicable y la IA Interpretable.

Una guía sobre los requisitos éticos para desarrollar sistemas de IA responsables.

Explorando la equidad en las recomendaciones personalizadas usando redes neuronales de grafos.

Descubre cómo el sesgo en ML afecta los resultados de salud pública y la equidad.

Explorando nuevos métodos para la toma de decisiones justas en sistemas de aprendizaje automático.

Examinando la importancia de la equidad en los sistemas de IA que impactan vidas.

Un nuevo método busca mejorar la equidad en el aprendizaje automático a través de la reponderación de muestras de datos.

Una mirada a la evaluación de sistemas de IA confiables y los métodos involucrados.

Examinando el sesgo en los modelos de base y su impacto en los resultados de la imagenología médica.

Este estudio explora la equidad en el análisis de rayos X de tórax sin detalles demográficos.

Examinando los principios y desafíos de crear tecnologías de IA justas.

Un estudio sobre la efectividad de Graphair en representaciones gráficas justas y predicción de enlaces.

Explorando la equidad en las citas en línea y los sistemas de recomendación de empleo.

Un análisis de herramientas de prueba de equidad para desarrolladores de software.

Examinando problemas de equidad en los sistemas de detección de fraude en transacciones.