公平性 に関する最新の記事

新しい方法が機械学習のバイアスを減らしつつ、パフォーマンスを維持する。

多様な人々に対する医療診断に影響を与えるAIアルゴリズムのバイアスを調査する。

フェデレーテッドラーニングがプライバシーと公正に与える影響を探る。

FairDPは、機械学習システムにおけるプライバシーと公平性を確保するためのソリューションを提供しているよ。

異なるニーズを持つ人たちの間で、物や仕事を分配する際の公平性を検討する。

オンラインの有害なコメントを検出するモデルにおける公平性とバイアスについての考察。

新しいアルゴリズムが、ランキングシステムでの関連性と公平性を改善することを目指してるよ。

送信者や受信者の身元を明かさずに安全にメッセージを送る新しいアプローチ。

弱いメモリモデルにおける並行プログラムの課題と解決策を探る。

MLの意思決定における公平性の重要性についての深掘り。

レコメンダーシステムの公平性とバイアスの影響を調べる。

新しい方法は、機械学習で複数の目標をバランスさせながらハイパーパラメータを最適化するんだ。

AIモデルのバイアスを解消して放射線科の患者ケアを向上させる。

個人やグループの間で資源を公正に分ける新しい方法を見つけよう。

クライアント選択の重要な要素を理解して、より良いフェデレーテッドラーニングを実現しよう。

トリプレットロスを使ってもっと公平な機械学習モデルを作る研究。

コンテンツのモデレーションは、生成AIシステムを責任持って使うためにめっちゃ重要だよ。

顔の表情認識システムのバイアスを減らすための新しいアプローチ。

AIのトレーニングデータセットのバイアスを減らして、公平な結果を得る方法。

新しいアプローチがMLシステムの公平性と安全性を向上させるよ。

この記事では、トランザクションを公平かつ効率的に整理するための新しい方法を紹介しているよ。

フェデレーテッドラーニングのプライバシーと公平性の課題の概要。

新しいアプローチが求人やデーティングプラットフォームの相互おすすめを改善する。

GMMDを紹介するよ、グラフニューラルネットワークの公平性を高めるためのフレームワークだ。

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。

シミュレーションデータログを使って、採用、医療、融資、賃貸の公平性を調べる。

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。

フェデレーテッドラーニングモデルにおけるプライバシーと公平性のバランスを考察する。

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。

複数のタスクにわたる機械学習モデルの公平性について。

パンデミック中にバスク地方の介護施設入居者が直面した医療の課題に関する研究。

UDA手法を使うことで、皮膚病変の分類が向上し、さまざまな人口統計において公平性が促進されるよ。

新しいフレームワークができて、組織のニーズに合わせた合成データ生成ができるようになったよ。

この研究は、機械学習の知見を使って公平な対話システムを作ることに焦点を当ててるよ。

機械学習モデルにおけるデータの順序が公平性に与える影響を調査中。

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。

人間のフィードバックを使って強化学習の公平性を改善する新しいアプローチ。

反実仮想説明を使って推薦システムの公平性を分析する。

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。