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Un nuevo método busca mejorar las estimaciones de efecto de tratamiento usando fuentes de datos combinadas.

Este artículo habla de un método específico para identificar discursos de odio antisemitas en línea.

Este artículo habla sobre el papel del aprendizaje automático en los cursos de ingeniería.

Una mirada a la toma de decisiones de IA en dermatología y sus implicaciones para el cuidado de los pacientes.

Analizar el uso de conjuntos de datos en biometría de voz revela preocupaciones importantes sobre sesgos y privacidad.

Un nuevo método para evaluar el sesgo de género en modelos de generación de imágenes y texto.

Un enfoque novedoso para reducir el sesgo en la IA sin etiquetas sensibles.

Nuevos métodos buscan mejorar la búsqueda de imágenes en histopatología y reducir el sesgo de la IA.

Examinando los sesgos en el monitoreo de la calidad del aire y sus implicaciones para la salud pública.

Este artículo explora cómo los modelos de lenguaje pueden analizar el rendimiento y los sesgos de los modelos de aprendizaje automático.

ULTR tiene como objetivo crear sistemas imparciales para mejorar la búsqueda y las recomendaciones.

Presentando técnicas para mejorar la toma de decisiones en entornos inciertos.

Examinando el papel de la justicia en sistemas que reconocen las emociones humanas.

Explora la importancia de fomentar la confianza del usuario en la tecnología de IA.

Examinando cómo los sesgos en la IA afectan los resultados de la salud y formas de abordarlos.

Explora cómo el parpadeo atencional afecta nuestro enfoque y percepción.

Un método para analizar datos imperfectos sin sesgo.

Un nuevo marco busca reducir el sesgo en el ML de la salud para lograr resultados equitativos.

Explorando los desafíos de equidad en el aprendizaje automático y la necesidad de enfoques interseccionales.

Examinando el impacto del sesgo en la IA y la necesidad de equidad.

Examinando el sesgo racial en las herramientas de evaluación de riesgos algorítmicos en la justicia penal.

Nuevas ideas de conjuntos de datos del mundo real mejoran la comprensión del aprendizaje con etiquetas complementarias.

Examinando la necesidad de equidad en los modelos de imágenes médicas.

Aprende cómo las variables auxiliares afectan las estimaciones en la investigación en salud y social.

Una mirada al sesgo en NLP y formas de crear sistemas más justos.

Este artículo explora los problemas éticos y las pautas para usar ChatGPT de manera responsable.

Este artículo examina los sesgos en los procesos de selección de trabajos usando modelos de lenguaje.

Investigando el potencial de los perceptrones cuánticos para mejorar las capacidades de aprendizaje automático.

Un estudio revela un sesgo importante en los métodos de desidentificación para nombres clínicos.

El aprendizaje federado ofrece soluciones para la equidad en las predicciones de salud impulsadas por IA.

Un nuevo conjunto de datos revela sesgos en los chatbots chinos y busca mejoras.

Un nuevo método para reducir el sesgo de género en los modelos de lenguaje usando técnicas de traducción.

Analizando la interacción de los usuarios con publicaciones de noticias públicas y privadas en Facebook.

Los estudiantes de secundaria aprenden a crear y reflexionar sobre el arte generado por IA.

Un estudio revela sesgos de género y raciales en modelos de análisis de sentimientos para varios idiomas.

Este estudio examina la equidad en el aprendizaje multitarea usando datos demográficos de tareas relacionadas.

Un estudio de los sesgos históricos en los periódicos del Caribe de los siglos XVIII y XIX.

Explorando métodos para mejorar la equidad en la detección de contenido tóxico en línea.

Examinando cómo los modelos de lenguaje reflejan los sesgos sociales en matemáticas y STEM.

Una mirada crítica al estado actual de las pruebas de sesgo en PLN.