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Discutindo privacidade e justiça em machine learning através de privacidade diferencial e risco do pior grupo.

Um estudo sobre a visão dos alunos a respeito de justiça e ética na MMLA.

Uma análise das discussões sobre justiça entre engenheiros de software no Stack Exchange.

Um olhar sobre como a justiça afeta a combinação de trabalhos e oportunidades.

Enfrentando os desafios do aprendizado federado por causa dos dispositivos e dados diversos.

Um olhar sobre como equilibrar justiça e precisão na tomada de decisão da IA.

Uma estrutura pra avaliar os viéses nas recomendações geradas por modelos de linguagem grandes.

Abordando a justiça em aprendizado de máquina para melhores resultados estatísticos.

Explorando os princípios e a importância do uso ético da IA.

Um modelo pra avaliar como as soluções de IA afetam a equidade em saúde.

Um novo método para coleta justa de dados em modelagem preditiva.

Uma olhada em como a satisfatibilidade, a cobertura e a justiça se cruzam na otimização.

Explorando a necessidade de especificações claras de IA pra lidar com viés e transparência.

Explorando o equilíbrio entre compressão de modelo e confiabilidade em IA.

Explorando as principais características e desafios de desenvolver sistemas de IA confiáveis.

Um novo método integra restrições em circuitos probabilísticos pra fazer previsões melhores.

Analisando o papel da comunicação nas decisões de fairness dentro de sistemas de IA.

Descubra como algoritmos distribuídos deixam a alocação de recursos entre os agentes mais tranquila.

Um método pra aproximar o equilíbrio entre justiça e precisão em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a justiça na gestão de tráfego da rede usando dados de RTT.

Um método multi-objetivo pra maximizar a influência levando em conta vários fatores.

Explorar regras de unanimidade sequencial e seu papel na tomada de decisão.

THEMIS melhora a justiça e a eficiência no agendamento de recursos FPGA para múltiplos usuários.

Este artigo fala sobre a justiça robusta e precisa em aprendizado profundo e seus efeitos.

Um estudo focado em modelos justos e explicáveis para previsões de tratamento de transtornos por uso de substâncias.

Analisando métodos pra melhorar o reconhecimento facial em diferentes grupos.

Novos algoritmos garantem justiça e diversidade na seleção de dados.

Um novo método melhora a justiça na tomada de decisões da IA sem mudar os modelos existentes.

A poda de dados melhora a eficiência do modelo enquanto resolve possíveis problemas de viés.

Aprendizado Adaptativo de Representação Justa oferece recomendações justas e precisas que se ajustam às necessidades individuais de cada usuário.

Os pesquisadores querem gerar dados sintéticos equilibrados pra evitar viés em machine learning.

Introduzir aleatoriedade pode melhorar a justiça nas decisões de distribuição de recursos.

Um novo método busca melhorar a justiça em aprendizado de máquina sem comprometer o desempenho.

Um guia de métricas pra avaliar o desempenho de LLM em várias áreas.

Uma nova ferramenta oferece definições flexíveis de justiça para análise de aprendizado de máquina.

Explorando métodos pra conseguir justiça em sistemas de classificação sem perder performance.

Um método que promove justiça entre os agentes que estão competindo por recursos limitados.

Um método novo pra garantir justiça em sistemas de IA usando dados históricos.

Explorando um novo método pra alocação justa de recursos usando princípios de karma.

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