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Discuter de la vie privée et de l'équité dans l'apprentissage automatique à travers la vie privée différentielle et le risque du pire groupe.

Une étude sur l'avis des étudiants concernant l'équité et l'éthique dans le MMLA.

Une analyse des discussions sur l'équité parmi les ingénieurs logiciels sur Stack Exchange.

Un aperçu de comment l'équité affecte le matching des emplois et des opportunités.

Aborder les défis du learning fédéré à cause des appareils et des données divers.

Un aperçu de l'équilibre entre l'équité et la précision dans la prise de décision de l'IA.

Un cadre pour évaluer les biais dans les recommandations générées par de grands modèles de langage.

Aborder l'équité dans l'apprentissage automatique pour de meilleurs résultats statistiques.

Explorer les principes et l'importance de l'utilisation éthique de l'IA.

Un cadre pour évaluer comment les solutions IA impactent l'équité en santé dans le secteur de la santé.

Une nouvelle méthode pour une collecte de données équitable dans la modélisation prédictive.

Un aperçu de comment la satisfaisabilité, la couverture et l'équité s'entrecroisent dans l'optimisation.

Explorer le besoin de spécifications claires pour l'IA afin de s'attaquer aux biais et à la transparence.

Explorer l'équilibre entre la compression des modèles et la confiance dans l'IA.

Explorer les traits clés et les défis du développement de systèmes d'IA fiables.

Une nouvelle méthode intègre des contraintes dans des circuits probabilistes pour de meilleures prédictions.

Examiner le rôle de la communication dans les décisions d'équité au sein des systèmes d'IA.

Découvre comment les algorithmes distribués simplifient l'allocation des ressources entre les agents.

Une méthode pour approcher les compromis entre équité et précision pour les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'équité dans la gestion du trafic réseau en utilisant les données RTT.

Une méthode multi-objectifs pour maximiser l'influence tout en prenant en compte divers facteurs.

Explore les règles d'unanimité séquentielles et leur rôle dans la prise de décision.

THEMIS améliore l'équité et l'efficacité dans la planification des ressources FPGA pour plusieurs utilisateurs.

Cet article parle de l'équité robuste et précise dans l'apprentissage profond et de ses effets.

Une étude qui se concentre sur des modèles justes et explicables pour prédire le traitement des troubles liés à l'usage de substances.

Examiner des méthodes pour améliorer la reconnaissance faciale à travers des démographies diverses.

De nouveaux algorithmes garantissent l'équité et la diversité dans la sélection des données.

Une nouvelle méthode améliore l'équité dans la prise de décision de l'IA sans changer les modèles existants.

L'élagage des données améliore l'efficacité du modèle tout en s'attaquant aux problèmes potentiels de biais.

L'apprentissage adaptatif pour une représentation équitable propose des recommandations justes et précises adaptées aux besoins de chaque utilisateur.

Les chercheurs veulent créer des données synthétiques équilibrées pour éviter les biais dans l'apprentissage automatique.

Introduire de la randomité peut améliorer l'équité dans les décisions de distribution des ressources.

Une nouvelle méthode vise à améliorer l'équité dans l'apprentissage automatique sans sacrifier la performance.

Un guide des métriques pour évaluer la performance des LLM dans différents domaines.

Un nouvel outil propose des définitions flexibles de l'équité pour l'analyse des apprentissages automatiques.

Explorer des méthodes pour atteindre l'équité dans les systèmes de classification sans sacrifier la performance.

Une méthode qui favorise l'équité entre les agents qui rivalisent pour des ressources limitées.

Une nouvelle méthode pour garantir l'équité dans les systèmes d'IA en utilisant des données historiques.

Explorer une nouvelle méthode pour une allocation équitable des ressources en utilisant les principes du karma.

Un nouveau cadre améliore l'évaluation des algorithmes d'apprentissage fédéré dans différentes applications.