公平性 に関する最新の記事

最後通牒ゲームを通じて意思決定と公平性を分析する。

この記事では、機械学習モデルの明確さの必要性について話してるよ。

会議では、画像アップサンプリング技術の公平性と人種の表現について話し合われた。

地理空間データを使って、不動産価格の予測モデルにおけるバイアスを調べる。

この研究は、アンバランスデータセットでAUPRCをAUROCよりも好む理由を疑問視している。

研究者たちは音声認識でプライバシーを守るために合成音声データを開発中です。

ネガティブな結果が出た後のアルゴリズムによる推薦の公平性を調べる。

この記事では、ユーザーの接続性を向上させるための新しいワイヤレス技術について探ります。

市民の参加と民主主義への信頼を高めるデジタルツールの活用を探る。

変化するデータ分布の中でGNNの公平性の課題を検討する。

この記事では、予測モデルにおける公正さに対するデータの過小報告の影響について話してるよ。

分散型人工知能技術の信頼性を高める方法を探る。

新しい方法は、推薦において消費者と生産者の公正さを両立させる。

ファウンデーションモデルとフェデレーテッドラーニングを統合することは、リスクとメリットの両方があるよ。

フェデレーテッドラーニングモデルのパフォーマンスと公平性を向上させるための戦略。

予算やコンフリクトを考慮した効率的なタスク割り当てに関する研究。

公正で効率的な電動バスの充電インフラ計画のモデル。

さまざまなアプリでフェアなランキング方法を探る。

AIシステムが信頼できて安全であることを確保するための新しいアプローチ。

大規模データセットのフェアクラスタリングのための効率的なアルゴリズムを紹介するよ。

農業における水の公平な分配のための戦略、増加する不足の中で。

AIの開発と利用における主要な倫理的問題を探る。

この研究は、言語モデルの複数のバイアスを同時に減らすことに焦点を当ててるよ。

機械学習とフェデレーテッドシステムにおける公平性の問題を探る。

この記事では、因果学習がレコメンダーシステムの公平性と信頼性をどう向上させるかを探ります。

新しいフレームワークは、クラウドソーシングの機械学習コンペで公平性を重視してるよ。

AIシステムにおける公平性と明確な説明の必要性についての考察。

研究によると、AIは社会的なやり取りにおける公平性、信頼、協力に影響を与えるんだって。

機械学習の公平性をチェックしつつ、モデルのプライバシーを守るシステム。

限られたリソースの配分における公平性と効率性を分析する。

パートナーシップは、世界の医療改善のために公平なAIツールを開発することを目指してるよ。

新しい方法が、推薦システムでアイテムの公平な露出を確保する。

公正さとユーザー満足度を向上させるためのレコメンダーシステムの改善についての考察。

MLにおけるバイアスを減らすための戦略、連続的なセンシティブ属性に焦点を当てて。

性別や年齢におけるMRI画像再構成の深層学習のバイアスを調査中。

異なる責任を持つメンバー間での仕事の公平な分配を探ってみて。

この記事では、法的判断予測モデルにおける説明性と公平性について話してるよ。

新しいツールが、MLベースの早期警告システムのバイアスを評価して、より良い患者ケアを実現する。

この研究は、データをプールすることで多様なグループ間でモデルの公平性がどう向上するかを調べてるよ。

機械学習におけるプライバシーと公平性について、差分プライバシーと最悪グループリスクを通じて話す。