Discutindo a divisão justa de recompensas em sistemas de crowd-sourcing.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Discutindo a divisão justa de recompensas em sistemas de crowd-sourcing.
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Novo método reduz viés em aprendizado de máquina sem perder desempenho.
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Analisando o viés em algoritmos de IA que afetam diagnósticos médicos para populações diversas.
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Uma olhada no impacto do aprendizado federado na privacidade e na equidade.
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FairDP oferece uma solução pra garantir privacidade e justiça em sistemas de aprendizado de máquina.
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Analisando a justiça na distribuição de bens e tarefas entre pessoas com necessidades diferentes.
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Uma olhada na justiça e no viés em modelos para detectar comentários tóxicos online.
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Um novo algoritmo busca melhorar a fairness junto com a relevância em sistemas de classificação.
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Uma nova abordagem para mensagens seguras sem revelar a identidade do remetente ou do destinatário.
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Explore os desafios e soluções para programas concorrentes em modelos de memória fraca.
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Uma mergulhada na importância da justiça na tomada de decisão em ML.
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Analisando a justiça nos sistemas de recomendação e o impacto dos preconceitos.
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Novo método otimiza hiperparâmetros equilibrando múltiplos objetivos em aprendizado de máquina.
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Enfrentando o viés em modelos de IA pra melhorar o atendimento aos pacientes em radiologia.
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Descubra novos métodos para dividir recursos de forma justa entre pessoas e grupos.
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Entendendo os fatores principais na escolha de clientes pra melhorar o aprendizado federado.
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Um estudo sobre como usar perda tripla para criar modelos de machine learning mais justos.
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A moderação de conteúdo é super importante pra usar sistemas de IA generativa de forma responsável.
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Uma nova abordagem pra reduzir o viés em sistemas de reconhecimento de expressões faciais.
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Um jeito de reduzir o viés nos conjuntos de dados de treino de IA pra resultados mais justos.
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Uma nova abordagem melhora a justiça e a segurança em sistemas de ML.
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Este artigo apresenta um novo método para ordenar transações de forma justa e eficiente.
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Uma visão geral dos desafios de privacidade e justiça do aprendizado federado.
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Uma nova abordagem melhora as recomendações mútuas em plataformas de emprego e namoro.
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Apresentando o GMMD, uma estrutura pra melhorar a justiça em redes neurais gráficas.
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Analisando viés e medidas de justiça no desempenho da tecnologia biométrica.
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Analisando a justiça em contratações, saúde, empréstimos e aluguel usando dados simulados.
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Esse artigo fala sobre a importância da justiça em sistemas de tomada de decisão automatizados.
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Analisando o equilíbrio entre privacidade e justiça em modelos de aprendizado federado.
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Analisando a relação entre justiça, privacidade e desempenho preditivo em aprendizado de máquina.
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Abordando a justiça em modelos de aprendizado de máquina em várias tarefas.
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Um estudo sobre os desafios de saúde enfrentados pelos moradores de lares de idosos no País Basco durante a pandemia.
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Usar métodos de UDA melhora a classificação de lesões na pele e promove equidade entre os diferentes grupos.
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Um novo framework permite a geração de dados sintéticos personalizados pra atender às diferentes necessidades das organizações.
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Este estudo foca em criar sistemas de diálogo justos usando insights de machine learning.
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Analisando como a ordem dos dados impacta a justiça em modelos de machine learning.
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Um novo método pra melhorar a justiça em modelos de aprendizado federado sem perder a privacidade.
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A DBFed quer diminuir o preconceito na IA enquanto mantém a privacidade dos dados.
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Uma nova abordagem melhora a justiça no aprendizado por reforço usando feedback humano.
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Analisando a justiça em sistemas de recomendação usando explicações contrafactuais.
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