O aprendizado federado oferece um jeito de usar dados sem perder a privacidade do usuário.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Estudo revela como os jogadores avaliam rapidinho o fator diversão dos novos jogos.
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Analisando a tomada de decisão da IA e seus desafios inesperados.
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Avaliar modelos de machine learning pra garantir justiça entre diferentes populações.
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Um esquema para o desenvolvimento ético da IA em sistemas de saúde.
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Analisando como a raça afeta os modelos de saúde e sua equidade.
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Debiasing seletivo tem como objetivo melhorar a justiça nas previsões de aprendizado de máquina.
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O método CrossWalk melhora a equidade nas embeddings de nós enquanto considera informações sensíveis.
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Explorando como a IA pode melhorar o aprendizado, a avaliação e a justiça.
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Novos modelos melhoram a moderação de conteúdo para interações de IA, garantindo segurança e reduzindo danos.
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Explorando jeitos de dividir os recursos entre a galera da comunidade de maneira justa.
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Explorando como a aleatoriedade pode melhorar a justiça na distribuição de recursos.
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Uma nova abordagem para alocação de recursos em programas sociais prioriza as necessidades e a avaliação.
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Uma olhada no viés e na justiça na tecnologia de visão computacional.
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Analisando as diferenças culturais em modelos de previsão de depressão e desafios de justiça.
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Este artigo analisa a Justiça no design de leilões e seu impacto na alocação de recursos.
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Analisando os desafios de interpretar modelos de regressão linear em machine learning.
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Ataques de shuffling revelam vulnerabilidades nas avaliações de justiça em IA usando métodos como SHAP.
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Novos métodos melhoram o reconhecimento facial enquanto lidam com preocupações de privacidade.
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Apresentando o BMFT: um método pra melhorar a justiça em machine learning sem precisar dos dados de treino originais.
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Analisando como as escolhas de exemplo afetam a justiça em modelos de linguagem.
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Uma nova versão do Jogo do Ultimato revela dinâmicas complexas de justiça em ambientes de grupo.
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Um novo método busca tornar o agendamento do ensino médio mais justo para todos os alunos.
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Uma nova abordagem pra reduzir o viés em sistemas de inteligência artificial.
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Uma olhada em como reduzir o viés em imagens geradas por IA.
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Uma olhada nas principais diferenças entre IA Explicável e IA Interpretável.
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Um guia sobre os requisitos éticos para desenvolver sistemas de IA responsáveis.
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Explorando a justiça em recomendações personalizadas usando redes neurais em grafos.
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Descubra como o viés em ML afeta os resultados de saúde pública e a justiça.
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Explorando novas maneiras de tomar decisões justas em sistemas de aprendizado de máquina.
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Analisando a importância da justiça em sistemas de IA que impactam vidas.
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Um novo método busca melhorar a justiça no aprendizado de máquina através da reponderação de amostras de dados.
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Uma olhada na avaliação de sistemas de IA confiáveis e os métodos envolvidos.
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Analisando o viés em modelos de base e seu impacto nos resultados de imagens médicas.
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Este estudo explora a justiça na análise de raios-X de tórax sem detalhes demográficos.
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Analisando os princípios e desafios de criar tecnologias de IA justas.
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Um estudo sobre a eficácia do Graphair em representações justas de grafos e previsão de links.
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Explorando a justiça em sistemas de namoro online e recomendações de emprego.
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Uma análise das ferramentas de teste de justiça para desenvolvedores de software.
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Analisando questões de justiça em sistemas de detecção de fraude em transações.
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