Um novo método tem como objetivo melhorar as estimativas dos efeitos de tratamento usando fontes de dados combinadas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo método tem como objetivo melhorar as estimativas dos efeitos de tratamento usando fontes de dados combinadas.
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Esse artigo fala sobre um método focado pra identificar discurso de ódio antissemitas na internet.
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Esse artigo fala sobre o papel do aprendizado de máquina nos cursos de engenharia.
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Um olhar sobre a tomada de decisão da IA em dermatologia e suas implicações para o cuidado do paciente.
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Analisando o uso de conjuntos de dados em biometria vocal, aparecem preocupações sérias sobre viés e privacidade.
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Um novo método pra avaliar viés de gênero em modelos de geração de imagem e texto.
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Uma nova abordagem pra reduzir o viés na IA sem rótulos sensíveis.
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Novos métodos visam melhorar a busca de imagens na histopatologia e reduzir o viés da IA.
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Examinando os preconceitos no monitoramento da qualidade do ar e suas implicações para a saúde pública.
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Esse artigo explora como modelos de linguagem podem analisar o desempenho e os preconceitos de modelos de aprendizado de máquina.
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A ULTR quer criar sistemas sem viés pra melhorar buscas e recomendações.
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Introduzindo técnicas pra melhorar a tomada de decisão em ambientes incertos.
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Analisando o papel da justiça em sistemas que reconhecem as emoções humanas.
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Explore a importância de criar confiança do usuário na tecnologia de IA.
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Examinando como os preconceitos na IA afetam os resultados da saúde e maneiras de lidar com isso.
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Explora como o piscar de atenção afeta nosso foco e percepção.
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Um método pra analisar dados imperfeitos sem viés.
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Uma nova estrutura tem como objetivo reduzir o viés no ML da saúde para resultados justos.
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Explorando os desafios de fairness em machine learning e a necessidade de abordagens interseccionais.
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Examinando o impacto do preconceito na IA e a necessidade de justiça.
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Analisando o viés racial nas ferramentas de avaliação de risco algorítmico na justiça criminal.
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Novas descobertas a partir de conjuntos de dados do mundo real melhoram a compreensão do aprendizado com rótulos complementares.
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Analisando a necessidade de justiça nos modelos de imagem médica.
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Aprenda como variáveis auxiliares impactam as estimativas em pesquisas de saúde e sociais.
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Uma olhada no viés em PLN e jeitos de criar sistemas mais justos.
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Esse artigo explora as questões éticas e diretrizes pra usar o ChatGPT de forma responsável.
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Este artigo analisa os preconceitos nas triagens de candidaturas usando modelos de linguagem.
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Investigando o potencial dos perceptrons quânticos para melhorar as habilidades de aprendizado de máquina.
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Estudo revela viés significativo nos métodos de desidentificação de nomes clínicos.
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Aprendizado federado oferece soluções para justiça nas previsões de saúde impulsionadas por IA.
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Novo conjunto de dados revela preconceitos em chatbots chineses e busca melhorias.
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Um novo método pra reduzir o viés de gênero em modelos de linguagem usando técnicas de tradução.
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Analisando a interação dos usuários com posts de notícias públicos e privados no Facebook.
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Estudantes do ensino médio aprendem a criar e refletir sobre arte gerada por IA.
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Um estudo revela preconceitos de gênero e raciais em modelos de análise de sentimentos para várias línguas.
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Esse estudo analisa a justiça no aprendizado multitarefa usando dados demográficos de tarefas relacionadas.
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Um estudo sobre os preconceitos históricos em jornais do Caribe dos séculos 18 e 19.
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Explorando maneiras de melhorar a justiça na detecção de conteúdo tóxico online.
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Analisando como os modelos de linguagem refletem preconceitos sociais em matemática e STEM.
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Um olhar crítico sobre o estado atual dos testes de viés em PLN.
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