バイアス に関する最新の記事

より良い人口代表性のために調査データを調整する新しいツール。

新しい方法が、双方向のやり取りにおけるレコメンデーションシステムのフィードバックバイアスに対処してるよ。

新しい方法が医療画像予測の公正さを向上させる。

公平な結果のためにテキストデータのバイアスを特定して減らすためのフレームワーク。

ある研究がYelpの推薦とランキングシステムの公正さを調べてるよ。

この研究は、ニューロンのパターンが脳の機能や行動にどう関係しているかを評価してるんだ。

線グラフにおける変動が平均推定に与える影響。

プログラムは、医療提供者の burnout とバイアスに対処して、母親のケアの質を向上させる。

チームは、EFaR 2023イベント中に効率的な顔認識システムを作るために競い合った。

合成データを使って画像認識モデルのバイアスを減らす新しいアプローチ。

この研究は、機械学習モデルのバイアスを減らす方法を紹介してるよ。

CDR戦略は、有害なデータ補完をフィルタリングすることで、推奨を改善する。

人間のフィードバックが意思決定の報酬システムにどう影響するかを調べる。

実世界データが健康技術評価に与える影響を探る。

新しい方法が、元のデータセットを必要とせずに生成モデルの公平性を向上させる。

新しい介入が、GNNのバイアスを減らしつつ、予測の精度を維持しようとしてるよ。

新しい方法が画像分類の複数のバイアスに対処して、公平性を向上させる。

この研究は楽器認識に使われる音声モデルのバイアスを探るんだ。

新しいモデルは、電子記録における健康の格差を減らすことを目指している。

新しいデータセットが言語技術のバイアスに関する洞察を提供しているよ。

新しい方法が、機械学習でプライバシーを守りつつバイアスを最小限に抑える。

この研究は、古代DNAを効果的に分析するための新しい方法をレビューしてるよ。

MedCheckLLMは、確立されたガイドラインを使って医療記録の評価を改善するよ。

フィードバックが経済予測や意思決定にどう影響するかを調べる。

ヘルスケアにおけるAIの倫理的影響を探ることと、公平性の必要性。

この記事では、ヘイトスピーチ検出ツールのバイアスとその影響を調べているよ。

この記事は、大規模言語モデルによって生成されたコードのバイアスの影響について話してるよ。

UniSAフレームワークは、感情分析のタスクを統一して、より良い感情認識を実現するよ。

分散型言語モデルの台頭と、中央集権型システムに対するその利点を探る。

新しい方法がレコメンデーションシステムのパフォーマンスの推定を改善する。

新しい戦略が、現実の状況で神経ネットワークの学習を向上させる。

パーソナライズされた推薦システムにおける公正性の必要性を探る。

コンピュータビジョンでのデータセット比較を強化するためにプロトタイプを使う。

地理位置ツールの進歩で人道支援の精度が上がって、偏見が減るよ。

生成AIアプリの独自のテスト課題を検証する。

ドーナツRDデザインの見方とそれが研究に与える影響。

研究によると、さまざまな文化におけるAIには性別バイアスがあることがわかった。

ニュージーランドで、代表されていないグループに影響を与えるAIのバイアスに関する研究が注目されてる。

新しい方法がAI生成画像の包括性を向上させることを目指してるんだ。

この研究は、プロンプトベースの学習を使って言語モデルのバイアスを調査してるよ。