転移学習がドメイン間で知識を共有することでAIをどう改善するかを学ぼう。
Jun Wu, Jingrui He
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ゲームや現実のやり取りで、公平さが選択にどう影響するかを調べる。
Guozhong Zheng, Jiqiang Zhang, Xin Ou
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配分ルールを使って、公平に分ける方法を学ぼう。
R. Pablo Arribillaga, Agustin G. Bonifacio
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深層偽造検出のバイアスに公平性のための革新的な方法で対処する。
Uzoamaka Ezeakunne, Chrisantus Eze, Xiuwen Liu
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FairREADは、すべての患者に対してAI医療画像の公平性を高めるよ。
Yicheng Gao, Jinkui Hao, Bo Zhou
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ある研究が、言語学習の予測モデルにおける公平性の重要性を強調している。
Weitao Tang, Guanliang Chen, Shuaishuai Zu
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医療におけるデータの不均衡は、不公平な予測やケアの格差を引き起こす可能性がある。
Precious Jones, Weisi Liu, I-Chan Huang
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公平性と正確な患者ケアを優先する新しいヘルスケアモデルのアプローチ。
Daniel Smolyak, Courtney Paulson, Margrét V. Bjarnadóttir
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AIシステムの公平性を確保することは、責任あるテクノロジーの導入にとって重要だよ。
Thomas P. Zollo, Nikita Rajaneesh, Richard Zemel
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