バイアス に関する最新の記事

ウィキペディアの伝記における表現のバイアスに関する研究。

新しい手法がLLMsを使って社会科学研究のラベリング精度を向上させる。

生体認証技術のパフォーマンスにおけるバイアスと公平性の測定を調査する。

新しい方法がアフリカのアクセントの音声認識精度を向上させる。

AIモデルにおける有害コンテンツへのデータセットサイズの影響を調査する。

この論文は、自動意思決定システムにおける公平性の重要性について話してるよ。

FeedbackMapは、組織向けの自由回答の調査結果分析を簡単にするよ。

この記事では、言語モデルのバイアスを評価するためのベンチマークツールについて探っているよ。

統計的手法を使ってコンテンツモデレーションのレビューの質を向上させる。

白人至上主義に関連するヘイトスピーチを検出する新しい方法。

機械学習における公平性、プライバシー、予測性能の関係を調べる。

麻疹の免疫に関する重要なギャップが血清陽性率データのレビューで明らかになった。

この論文では、ベイズアプローチを使って単語埋め込みのバイアスを調べてるよ。

研究は薬剤効果推定のためのNLMEモデルアプローチを比較しています。

この研究では、言語モデルのバイアスが社会的グループの認識にどのように影響するかを調べる。

サブグループの分離性が医療画像モデルのバイアスにどう影響するかを調べる。

プライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングモデルの公正さを向上させる新しい方法。

DBFedは、データプライバシーを守りながらAIのバイアスを減らすことを目指してるよ。

レイヤーの重ね方は、素材の強度、柔軟性、光との相互作用に影響を与える。

AIのちょっとしたバイアスが大きな不公平な結果につながることがあるんだ。

AIによる履歴書のスクリーニングにおけるバイアスを調べて、公平性を改善する方法。

PDMPとカップリングが統計的サンプリング手法を改善する役割を探る。

この研究は、障害関連の言語を分析するAIモデルに偏りがあることを明らかにしている。

ジェンダーチューニングは、パフォーマンスレベルを維持しつつ、言語モデルのバイアスを減らすんだ。

この記事では、バイアスをテストするための言語モデルの方法を検討しているよ。

この記事は顔認識技術の公平性の問題について考察してるよ。

この記事では、インターネット測定プラットフォームのバイアスとその影響について調査しているよ。

AI画像モデルの概要、その仕組み、社会への影響。

高次元の環境で線形回帰の予測を向上させる方法。

AIデザインの多様性は、バイアスを防ぎ、公平性を促進するためにめっちゃ大事だよ。

この記事では、機械学習におけるバイアスとその少数派グループへの影響について話してるよ。

モバイルテクノロジーとアルゴリズムの公平性の必要性を探る。

人道支援におけるAIとデータの役割を探る。

新しいデータセットが、ソーシャルメディアでのヘイトスピーチ検出を改善することを目指してるよ。

この記事では、言語モデル内のバイアスを特定する際の推論の役割について紹介してるよ。

すべてのグループにとってランキングシステムをもっと公正にする新しいアプローチ。

この記事では、オンラインテキストからメンタルヘルスの問題を予測するLLMの可能性について紹介してるよ。

ChatGPTのさまざまな分野での利点とリスクを見てみよう。

新しい方法が高エネルギー物理学のAI分類器のバイアスを減らす。

個々の特徴が病気の結果にどう影響するかをモデル化して理解する。