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Una mirada a los retos de equidad en el Aprendizaje Federado y el marco WassFFed.

Una mirada a cómo las preferencias de los estudiantes afectan la elección de escuelas.

Un nuevo sistema mejora el acceso y la equidad en las interacciones con modelos de lenguaje grandes.

Este artículo analiza la equidad en las admisiones usando modelos de aprendizaje automático.

Investigando cómo los sesgos afectan a los modelos de lenguaje y proponiendo nuevas formas de medirlos.

Un nuevo enfoque para asegurar la equidad en la toma de decisiones multi-objetivo.

Explorando métodos de división justa para compartir cosas sin envidia.

Examinando los desafíos y sesgos de los LLM en aplicaciones de salud.

Aprende cómo podemos compartir datos de manera justa, como si fueran bienes.

Explorando la equidad en los sistemas de recomendación para sugerencias justas.

Entender las decisiones de la IA para mayor confianza y fiabilidad.

Este artículo habla sobre los desafíos de mantener la privacidad de los pacientes y la equidad en la tecnología de la salud.

Descubre métodos para mantener la privacidad mientras aseguras la equidad en la ciencia de datos.

Abordando el sesgo en los modelos de ML para recomendaciones equitativas de tratamiento de SUD.

VariFace utiliza datos sintéticos para mejorar la equidad en el reconocimiento facial.

Abordando preocupaciones éticas en las tecnologías de análisis facial impulsadas por IA.

Explorando la necesidad de una IA justa en la clasificación de imágenes.

Aprende cómo la mutación de entrada puede mejorar la equidad en los sistemas de aprendizaje automático.

Explorando métodos para un aprendizaje automático justo a través de aproximación de rango bajo y selección de subconjuntos.

Aprende cómo el modelado de uplift puede optimizar la asignación de tratamientos para obtener mejores resultados.

Los flujos de normalización causalmente consistentes aseguran resultados justos en la modelización de datos.

Explora cómo el Aprendizaje Federado Bayesiano combina la privacidad y la equidad en el intercambio de datos.

Aprende cómo el aprendizaje por transferencia mejora la IA al compartir conocimientos entre diferentes áreas.

Examinando cómo la justicia influye en las decisiones en juegos y en interacciones de la vida real.

Aprende a compartir de manera justa usando reglas de asignación.

Abordando los sesgos en la detección de deepfakes con métodos innovadores para la equidad.

FairREAD potencia la equidad en la imagenología médica de IA para todos los pacientes.

Un estudio destaca la importancia de la equidad en los modelos predictivos de aprendizaje de idiomas.

El desequilibrio de datos en el cuidado de la salud puede llevar a predicciones injustas y disparidades en la atención.

Un nuevo enfoque en el modelo de atención médica que prioriza la equidad y el cuidado preciso de los pacientes.

Asegurar la equidad en los sistemas de IA es clave para un despliegue responsable de la tecnología.