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Un nouveau jeu de données vise à améliorer la précision de la reconnaissance faciale pour des populations diverses.

Examiner les défis de l'équité dans l'IA pour l'imagerie médicale.

Une méthode pour réduire le biais dans les modèles de langage en les faisant oublier des infos nuisibles.

Cet article examine comment la taille des nuages de points influence la perception des clusters.

Analyser comment les ensembles de données d'entraînement influencent l'équité de l'IA dans le diagnostic des lésions cutanées.

Apprends comment la détection des anomalies peut réduire le biais dans l'apprentissage automatique.

Une appli qui met en avant le biais linguistique dans les articles de news et récolte les avis des lecteurs.

Une revue des méthodes pour améliorer l'inférence causale en utilisant des ECR et des DRD.

Évaluer les modèles d'apprentissage automatique pour garantir l'équité entre les différentes populations.

Un aperçu des méthodes d'évaluation des modèles et de leur efficacité.

Examiner le rôle de l'IA dans l'éducation, ses avantages et les biais qu'elle peut introduire.

Ce projet vise à identifier et réduire les biais dans les modèles linguistiques à travers les langues européennes.

Apprends comment missForestPredict améliore la gestion des données manquantes dans les prédictions.

Examiner comment l'IA impacte la santé et l'importance de l'équité.

Examiner le jeu de données FairJob pour garantir des opportunités d'emploi équitables pour tous.

Examiner comment les outils d'IA peuvent renforcer les biais dans le tri des CV.

Cet article examine le biais racial dans l'imagerie cardiaque basée sur l'IA et propose des solutions.

Examiner l'impact et les risques des grands modèles de langage sur la société.

Explorer le rôle et les défis des LLM dans l'ingénierie des connaissances.

Les fonctionnalités de sécurité dans les systèmes d'IA sont super importantes pour une utilisation responsable et éthique.

ML-EAT propose une méthode structurée pour dénicher les biais dans les technologies linguistiques.

Cette étude met en lumière une nouvelle méthode pour ajuster efficacement les modèles de langue.

Un aperçu des biais et de l'équité dans la technologie de vision par ordinateur.

Une nouvelle approche pour améliorer la représentation des identités intersectionnelles dans la recherche d'images.

Examiner comment les prénoms influencent la prise de décision dans les modèles d'IA.

Cet article parle de comment créer des systèmes de vote équitables pour les groupes de décision.

Un nouveau jeu de données met en lumière les biais dans les modèles de parole en fonction du genre et de l'âge.

Évaluer les biais dans l'apprentissage automatique peut conduire à des résultats plus équitables pour tous.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des mesures de l'échelle BAO et enrichissent notre compréhension cosmique.

Une nouvelle méthode pour améliorer les prédictions en gérant des données biaisées.

Une méthode basée sur les données améliore les estimations de confiance dans les scénarios de régression haute dimension.

Une étude évalue la précision de l'IA dans l'identification des designs d'études en neurochirurgie.

Comprendre le rôle des algorithmes dans la prise de décision éthique de l'IA.

Une étude sur la détection des biais dans les modèles de traitement du langage naturel et ses implications.

Un nouveau système combine l'IA et les recherches sur le web pour détecter la désinformation plus efficacement.

Explorer le potentiel de l'IA pour améliorer la transparence dans la sélection des jurés et les processus d'expulsion.

Analyser comment les modèles de langage gèrent les biais sociaux dans les opinions.

Cet article examine comment le biais de format affecte la performance des modèles de langage et propose des stratégies d'amélioration.

REFINE-LM utilise l'apprentissage par renforcement pour réduire efficacement les biais dans les modèles de langage.

Cet article parle d'améliorer l'AAS avec la méthode de Monte Carlo mult Niveau pour gérer le biais.