Examiner comment la race affecte les modèles de santé et leur équité.
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La science de pointe expliquée simplement
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Le dé-biaisage sélectif vise à améliorer l'équité dans les prédictions des modèles de machine learning.
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La méthode CrossWalk améliore l'équité des embeddings de nœuds tout en prenant en compte les informations sensibles.
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Explorer comment l'IA peut améliorer l'apprentissage, l'évaluation et l'équité.
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De nouveaux modèles améliorent la modération de contenu pour les interactions IA, garantissant la sécurité et réduisant les nuisances.
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Explorer des méthodes pour répartir équitablement les ressources partagées entre les membres de la communauté.
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Explorer comment le hasard peut améliorer l'équité dans la distribution des ressources.
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Une nouvelle approche pour l'allocation des ressources dans les programmes sociaux met l'accent sur les besoins et l'évaluation.
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Un aperçu des biais et de l'équité dans la technologie de vision par ordinateur.
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Examiner les différences culturelles dans les modèles de prédiction de la dépression et les défis d'équité.
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Cet article examine l'équité dans la conception des enchères et son impact sur l'allocation des ressources.
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Examiner les défis de l'interprétation des modèles de régression linéaire en apprentissage automatique.
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Les attaques par mélange révèlent des vulnérabilités dans les évaluations de l'équité de l'IA en utilisant des méthodes comme SHAP.
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De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance faciale tout en prenant en compte les préoccupations en matière de vie privée.
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Présentation de BMFT : une méthode pour améliorer l'équité en apprentissage automatique sans les données d'entraînement originales.
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Examiner comment les choix d'exemples influencent l'équité dans les modèles de langage.
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Une nouvelle version du jeu de l'ultimatum révèle des dynamiques complexes de la justice dans les groupes.
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Une nouvelle méthode vise à rendre la planification des lycées plus équitable pour tous les élèves.
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Une nouvelle approche pour réduire les biais dans les systèmes d'intelligence artificielle.
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Un aperçu de la réduction des biais dans les images générées par l'IA.
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Un aperçu des différences clés entre l'IA explicable et l'IA interprétable.
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Un guide sur les exigences éthiques pour développer des systèmes d'IA responsables.
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Explorer l’équité dans les recommandations personnalisées avec des réseaux de neurones graphiques.
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Découvrez comment les biais en IA impactent les résultats de santé publique et l'équité.
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Explorer de nouvelles méthodes pour une prise de décision équitable dans les systèmes d'apprentissage automatique.
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Examiner l'importance de l'équité dans les systèmes d'IA qui influencent nos vies.
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Une nouvelle méthode vise à améliorer l'équité dans l'apprentissage automatique en réajustant le poids des échantillons de données.
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Un aperçu de l'évaluation des systèmes d'IA fiables et des méthodes impliquées.
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Examiner les biais dans les modèles de base et leur impact sur les résultats d'imagerie médicale.
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Cette étude explore l'équité dans l'analyse des radiographies thoraciques sans détails démographiques.
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Examiner les principes et les défis de la création de technologies d'IA équitables.
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Une étude sur l'efficacité de Graphair dans les représentations de graphes équitables et la prédiction de liens.
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Explorer l'équité dans les systèmes de rencontre en ligne et de recommandations d'emploi.
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Une analyse des outils de test de fairness pour les développeurs de logiciels.
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Examiner les problèmes d'équité dans les systèmes de détection de fraude transactionnelle.
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Cette étude analyse l'équité des méthodes de recommandation basées sur la diffusion par rapport aux modèles traditionnels.
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Cet article parle des méthodes d'allocation équitable pour les tâches et les jobs en utilisant les parts maximin.
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Exposer les risques de manipulation des fonctions d’influence en apprentissage automatique.
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Cet article parle de l'allocation équitable d'objets en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.
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Recherche pour améliorer l'équité dans les dons de charité grâce à de meilleurs outils.
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