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Cet article parle du rôle de l'apprentissage automatique dans les cours d'ingénierie.

Un aperçu de la prise de décision de l'IA en dermatologie et ses implications pour les soins aux patients.

L'analyse des jeux de données utilisés en biométrie vocale révèle des biais importants et des préoccupations en matière de confidentialité.

Une nouvelle méthode pour évaluer les biais de genre dans les modèles de génération d'images et de textes.

Une nouvelle approche pour réduire les biais dans l'IA sans étiquettes sensibles.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la recherche d'images en histopathologie et à réduire le biais de l'IA.

Examiner les biais dans le suivi de la qualité de l'air et leurs implications pour la santé publique.

Cet article explore comment les modèles de langage peuvent analyser la performance et les biais des modèles d'apprentissage automatique.

ULTR vise à créer des systèmes sans parti pris pour de meilleures recherches et recommandations.

Présentation de techniques pour améliorer la prise de décision dans des environnements incertains.

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Explore comment le clignement attentionnel affecte notre concentration et notre perception.

Une méthode pour analyser des données imparfaites sans biais.

Un nouveau cadre vise à réduire les biais dans l'IA en santé pour des résultats équitables.

Explorer les défis de l'équité en apprentissage machine et le besoin d'approches intersectionnelles.

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De nouvelles idées issues de jeux de données réels améliorent la compréhension de l'apprentissage par étiquettes complémentaires.

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Apprends comment les variables auxiliaires influencent les estimations dans la recherche en santé et sociale.

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Cet article explore les problèmes éthiques et les directives pour utiliser ChatGPT de manière responsable.

Cet article examine les biais dans les dépouillements de candidatures en utilisant des modèles linguistiques.

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Une étude révèle un biais important dans les méthodes de désidentification pour les noms cliniques.

L'apprentissage fédéré propose des solutions pour l'équité dans les prévisions de santé basées sur l'IA.

Nouveau jeu de données met en lumière les biais dans les chatbots chinois et cherche des améliorations.

Une nouvelle méthode pour réduire les biais de genre dans les modèles de langue en utilisant des techniques de traduction.

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Les lycéens apprennent à créer et à réfléchir sur l'art généré par l'IA.

Une étude révèle des biais de genre et raciaux dans les modèles d'analyse de sentiment pour plusieurs langues.

Cette étude examine l'équité dans l'apprentissage multitâche en utilisant des données démographiques de tâches connexes.

Une étude des biais historiques dans les journaux caribéens des 18e et 19e siècles.

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Examiner comment les modèles de langage reflètent les biais sociétaux dans les maths et les STEM.

Un regard critique sur l'état actuel des tests de biais en NLP.