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Una nueva herramienta para ajustar los datos de encuestas y que representen mejor a la población.

Un nuevo método aborda los sesgos de retroalimentación en sistemas de recomendación para interacciones de doble sentido.

Un nuevo método mejora la equidad en las predicciones de imágenes médicas.

Un marco para identificar y reducir el sesgo en datos textuales para resultados más justos.

Un estudio investiga la equidad en los sistemas de recomendación y clasificación de Yelp.

Este estudio evalúa cómo los patrones neuronales se relacionan con la función cerebral y el comportamiento.

Cómo la variabilidad afecta las estimaciones promedio en gráficos de líneas.

Un programa aborda el agotamiento y sesgos de los proveedores para mejorar la calidad del cuidado materno.

Equipos compitieron para crear sistemas de reconocimiento facial eficientes durante el evento EFaR 2023.

Un nuevo enfoque para reducir el sesgo en los modelos de reconocimiento de imágenes usando datos sintéticos.

Este estudio presenta un método para reducir el sesgo en modelos de aprendizaje automático.

La estrategia CDR mejora las recomendaciones al filtrar la imputación de datos dañinos.

Examinando cómo la retroalimentación humana moldea los sistemas de recompensas en la toma de decisiones.

Explorando el impacto de los datos del mundo real en las evaluaciones de tecnología sanitaria.

Un nuevo método mejora la equidad en modelos generativos sin necesidad de conjuntos de datos originales.

Nuevas intervenciones buscan reducir el sesgo en las GNNs mientras mantienen la precisión en las predicciones.

Nuevo método aborda múltiples sesgos en la clasificación de imágenes para mejorar la equidad.

Este estudio explora el sesgo en modelos de audio utilizados para el reconocimiento de instrumentos.

Un nuevo modelo busca reducir las disparidades en salud en los registros electrónicos.

Un nuevo conjunto de datos ofrece información sobre el sesgo en la tecnología del lenguaje.

Un nuevo método minimiza el sesgo mientras mantiene la privacidad en el aprendizaje automático.

Este estudio revisa nuevos métodos para analizar ADN antiguo de manera efectiva.

MedCheckLLM mejora las evaluaciones de registros médicos usando pautas establecidas.

Examinando cómo la retroalimentación afecta las proyecciones económicas y la toma de decisiones.

Explorando las implicaciones éticas de la IA en la salud y la necesidad de equidad.

Este artículo examina sesgos en herramientas de detección de discursos de odio y su impacto.

Este artículo habla sobre el impacto de los sesgos en el código generado por modelos de lenguaje grandes.

El marco de UniSA unifica tareas en el análisis de sentimientos para mejorar el reconocimiento de emociones.

Explorando el auge de los modelos de lenguaje descentralizados y sus beneficios sobre los sistemas centralizados.

Un nuevo método mejora las estimaciones del rendimiento de los sistemas de recomendación.

Nuevas estrategias mejoran el aprendizaje de las redes neuronales en condiciones del mundo real.

Explorando la necesidad de equidad en los sistemas de recomendación personalizados.

Usando prototipos para mejorar la comparación de datasets en visión por computadora.

Los avances en herramientas de geolocalización mejoran la precisión de la ayuda humanitaria y reducen sesgos.

Examinando los desafíos únicos de las pruebas en aplicaciones de IA generativa.

Una mirada a los diseños de donut RD y sus implicaciones en la investigación.

Un estudio revela sesgo de género en la IA en diferentes culturas.

La investigación destaca el sesgo en la IA que afecta a grupos subrepresentados en Nueva Zelanda.

Nuevos métodos buscan mejorar la inclusividad en las imágenes generadas por IA.

Este estudio investiga los sesgos en los modelos de lenguaje usando aprendizaje basado en prompts.