公平性 に関する最新の記事

MMLAにおける公平性と倫理に関する学生の意見についての研究。

Stack Exchangeでのソフトウェアエンジニアの公平性に関する議論の分析。

公平が仕事と機会のマッチングにどう影響するかを見てみよう。

さまざまなデバイスとデータに起因する連合学習の課題に取り組む。

AIの意思決定における公平性と正確性のバランスを考える。

大規模言語モデルが生成する推奨のバイアスを評価するためのフレームワーク。

機械学習の公平性を考慮して、より良い統計的結果を得る。

倫理的なAIの使い方の原則と重要性を探る。

AIソリューションが医療における健康の平等にどう影響するかを評価するためのフレームワーク。

予測モデリングにおける公正なデータ収集のための新しい方法。

最適化における充足性、カバレッジ、フェアネスの交差点を見てみよう。

バイアスと透明性を解消するために、明確なAI仕様の必要性を探る。

AIにおけるモデル圧縮と信頼性のバランスを探る。

信頼できるAIシステムを開発するための重要な特性と課題を探る。

新しい方法は、確率回路に制約を組み込んで予測をより良くする。

AIシステムにおける公正な意思決定におけるコミュニケーションの役割を調べる。

分散アルゴリズムがエージェント間のリソース割り当てをどう効率化するかを見てみよう。

機械学習モデルの公平性と精度のトレードオフを近似する方法。

新しい方法でRTTデータを使ってネットワークトラフィック管理の公平性が向上するよ。

さまざまな要因を考慮しつつ、影響力を最大化するための多目的な方法。

逐次的合意ルールとそれが意思決定において果たす役割を探る。

THEMISはマルチテナントFPGAリソーススケジューリングの公平性と効率を向上させる。

この記事では、ディープラーニングにおける堅牢で正確な公正性とその影響について話してるよ。

物質使用障害の治療予測のための公正で説明可能なモデルに焦点を当てた研究。

多様な人口統計における顔認識を改善する方法を検討中。

新しいアルゴリズムがデータ選択の公平性と多様性を確保する。

新しい方法は、既存のモデルを変えずにAIの意思決定の公平性を高めるんだ。

データの剪定はモデルの効率を高めつつ、潜在的なバイアスの問題にも対処するんだ。

適応的公平表現学習は、個々のユーザーのニーズに合わせた公正で正確なおすすめを提供するよ。

研究者たちは、機械学習のバイアスを防ぐために、バランスの取れた合成データを生成することを目指している。

ランダム性を導入すると、資源配分の決定において公平性が向上することがあるよ。

新しい方法が、性能を落とさずに機械学習の公平性を向上させることを目指している。

LLMのパフォーマンスを評価するためのメトリクスガイド。

新しいツールは、機械学習分析のための柔軟な公正性の定義を提供する。

パフォーマンスを犠牲にせずに分類システムの公平性を達成する方法を探ってる。

限られた資源を競うエージェントの間で公正を促進する方法。

歴史データを使ってAIシステムの公平性を確保する新しい方法。

カルマの原則を使った公平な資源配分の新しい方法を探ってる。

新しいフレームワークが、さまざまなアプリケーションにおけるフェデレーテッドラーニングアルゴリズムの評価を強化する。

TRExフレームワークがオンラインショッピングのおすすめをどう改善するかを学ぼう。