Публикации по теме 'fairness'
RecSys 2018: рекомендательные системы, которые заботятся!
Переход к единому пути
RecSys в этом году сменила формат и решила перейти на однопутный. Мне всегда нравились однопутные конференции, поэтому я определенно предвзято отношусь к этому, но однодорожечная конференция может многое сказать об этом. Одним из неожиданных преимуществ этого метода является то, что он помогает объединить людей из разных слоев общества вокруг одной и той же проблемы / темы. Это особенно полезно на таких конференциях, как RecSys, где опыт участников очень..
Предвзятость и справедливость в машинном обучении и наборе и развитии персонала
Изначально я считал, что алгоритмы, обученные должным образом, будут принимать лучшие и беспристрастные решения, чем человек. На этой неделе мне поручили провести два исследовательских опроса, которые открыли мне глаза на проблему предвзятости и справедливости в машинном обучении.
Первая статья, которую я буду обсуждать в этой записи блога, «Опрос предвзятости и справедливости в машинном обучении Нинаре Мехраби, Фреда Морстаттера, Нрипсуты Саксены, Кристины Лерман и Арама Галстяна,..
Борьба с «честным джерримендерингом» с помощью социально ориентированных алгоритмов
Алгоритмы принятия решений помогают определить, кто поступит в колледж, одобрен для получения ипотеки, и предвидеть, кто с наибольшей вероятностью совершит другое преступление после выхода из тюрьмы. Эти алгоритмы создаются программами, которые обрабатывают массивные базы данных и получают инструкции по поиску факторов, которые наилучшим образом предсказывают желаемый результат.
И люди, пишущие, и использующие эти алгоритмы, понимают, что решения, которые они принимают, не всегда..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..