Últimos artículos para Justicia

Examinando cómo los practicantes de ML implementan prácticas de aprendizaje automático responsable y los desafíos que enfrentan.

Analizando la toma de decisiones y la justicia a través del juego del ultimátum.

Este artículo habla sobre la necesidad de claridad en los modelos de aprendizaje automático.

La conferencia habla sobre la equidad en las técnicas de aumento de imágenes y la representación racial.

Examinando sesgos en modelos predictivos para el precio de bienes raíces usando datos geoespaciales.

Este estudio pone en duda la preferencia por AUPRC sobre AUROC en conjuntos de datos desbalanceados.

Los investigadores están desarrollando datos de voz sintética para proteger la privacidad en el reconocimiento de voz.

Examinando la justicia de las recomendaciones que hacen los algoritmos después de resultados negativos.

Este artículo explora nuevas tecnologías inalámbricas para mejorar la conectividad de los usuarios.

Explorando cómo las herramientas digitales pueden mejorar la participación ciudadana y la confianza en la democracia.

Examinando los desafíos de equidad en GNNs en medio de cambios en las distribuciones de datos.

Este artículo habla sobre el impacto de la sub-reporte de datos en la equidad de los modelos predictivos.

Explorando formas de mejorar la confiabilidad en tecnologías de inteligencia artificial distribuida.

Un nuevo método equilibra la justicia para los consumidores y productores en las recomendaciones.

Integrar modelos de base con aprendizaje federado tiene tanto riesgos como beneficios.

Una estrategia para mejorar el rendimiento y la equidad en los modelos de aprendizaje federado.

Un estudio sobre la asignación eficiente de tareas teniendo en cuenta presupuestos y conflictos.

Un modelo para la planificación de infraestructura de carga de autobuses eléctricos de manera justa y eficiente.

Explorando métodos para un ranking justo en varias aplicaciones.

Un enfoque fresco para asegurar que los sistemas de IA sean confiables y seguros.

Presentando un algoritmo eficiente para el agrupamiento justo de grandes conjuntos de datos.

Estrategias para una distribución justa del agua en la agricultura en medio de la creciente escasez.

Explorando las preocupaciones éticas clave en el desarrollo y uso de la IA.

Esta investigación se centra en reducir múltiples sesgos en los modelos de lenguaje al mismo tiempo.

Explorando problemas de equidad en el aprendizaje automático y sistemas federados.

Este artículo explora cómo el aprendizaje causal mejora la equidad y la fiabilidad de los sistemas de recomendación.

Un nuevo marco prioriza la equidad en las competiciones de aprendizaje automático colaborativo.

Una mirada a la necesidad de justicia y explicaciones claras en los sistemas de IA.

Un estudio muestra que la IA afecta la equidad, la confianza y la cooperación en las interacciones sociales.

Un sistema para chequear la equidad en machine learning mientras se protege la privacidad del modelo.

Examinando la equidad y eficiencia en la distribución de recursos limitados.

Las asociaciones buscan desarrollar herramientas de IA justas para mejorar la salud global.

Un nuevo método asegura una exposición justa de los artículos en los sistemas de recomendación.

Una mirada a mejorar los sistemas de recomendación para la equidad y la satisfacción del usuario.

Estrategias para reducir el sesgo en ML, enfocándose en atributos sensibles continuos.

Examinando el sesgo en el aprendizaje profundo para la reconstrucción de imágenes MRI según género y edad.

Explora la distribución justa de las tareas entre personas con diferentes responsabilidades.

Este artículo habla sobre la explicabilidad y la justicia en los modelos de predicción de juicios legales.

Una nueva herramienta evalúa sesgos en sistemas de alerta temprana basados en ML para mejorar la atención al paciente.

Este estudio examina cómo agrupar datos puede mejorar la equidad del modelo entre diferentes grupos.