機械学習のクラスタリングで公平性を確保するための新しいフレームワーク。
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障害のある人ががん治療にアクセスする際の課題を調べる。
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機械学習の公平性原則を調べて、平等な意思決定を確保する。
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AI言語モデルがどのように疎外されたコミュニティに対する偏見を反映しているかを調査する。
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この研究は文法修正システムにおける性別バイアスを調査して、公正な解決策を探ってるよ。
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NLPのバイアスとそれが社会に与える影響を探る。
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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。
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ダブリンのホームレスの人たちの緊急な健康ケアのニーズを調査する。
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さまざまな分野での治療効果の公正な推定のための新しい方法を紹介するよ。
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人種や性別が医療処置や使われる言葉にどう影響するかを調べる。
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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。
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AIシステムの公平性とその意思決定への影響を調べる。
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ギグワーカーの権利と福祉に関する問題と解決策を探る。
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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。
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新しい手法は、NLPを使って人権擁護者への攻撃を追跡するんだ。
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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。
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言語検出における分類器がネガティブな感情をどう誤解するかを評価する。
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バレエ業界におけるコラボレーションとリーダーシップの性別不均衡を調査する。
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この記事では、最低賃金法が雇用と賃金に与える影響を調べてるよ。
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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。
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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。
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選挙で公平な代表を確保する方法を見てみよう。
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この記事は、資源分配における公平性と全体満足度のトレードオフについて考察してるよ。
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AIシステムの公正さの複雑さとそれが現実世界に与える影響を考察する。
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日常の資源分配における公正な分配の基本を探る。
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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。
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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。
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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。
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マキシミンシェアの原則を使って、公平な配分方法を探ってるよ。
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不確かな人口情報を使って、アルゴリズムの公平性を高める新しいフレームワークが登場したよ。
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富の分配と、それが社会や環境に与える影響についての考察。
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複数の保護属性を考慮したMLシステムの公平性を調査する。
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機械学習の公平性を考えて、すべてのグループに対して平等な扱いを確保すること。
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AIのバイアスが異なるグループに対する仕事の提案にどう影響するかを調べる。
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この記事では、数学が数学コミュニティにおける公平性をどう促進できるかを考察しているよ。
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名前と場所を使った新しい方法が人種予測の精度を向上させる。
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人間、動物、環境の健康のつながりを調べる。
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都市モビリティ分析で公平な予測を確保するための新しいアプローチ。
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ハイチにおける性的およびジェンダー少数派の子供時代のトラウマ体験を調査する。
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タバコの販売年齢引き上げが若者の喫煙に与える影響を調査中。
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