Zeitschriftenartikel zum Thema „Fair Machine Learning“
Geben Sie eine Quelle nach APA, MLA, Chicago, Harvard und anderen Zitierweisen an
Machen Sie sich mit Top-50 Zeitschriftenartikel für die Forschung zum Thema "Fair Machine Learning" bekannt.
Neben jedem Werk im Literaturverzeichnis ist die Option "Zur Bibliographie hinzufügen" verfügbar. Nutzen Sie sie, wird Ihre bibliographische Angabe des gewählten Werkes nach der nötigen Zitierweise (APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver usw.) automatisch gestaltet.
Sie können auch den vollen Text der wissenschaftlichen Publikation im PDF-Format herunterladen und eine Online-Annotation der Arbeit lesen, wenn die relevanten Parameter in den Metadaten verfügbar sind.
Sehen Sie die Zeitschriftenartikel für verschiedene Spezialgebieten durch und erstellen Sie Ihre Bibliographie auf korrekte Weise.
Basu Roy Chowdhury, Somnath, und Snigdha Chaturvedi. „Sustaining Fairness via Incremental Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 6 (26.06.2023): 6797–805. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25833.
Der volle Inhalt der QuellePerello, Nick, und Przemyslaw Grabowicz. „Fair Machine Learning Post Affirmative Action“. ACM SIGCAS Computers and Society 52, Nr. 2 (September 2023): 22. http://dx.doi.org/10.1145/3656021.3656029.
Der volle Inhalt der QuelleOneto, Luca. „Learning fair models and representations“. Intelligenza Artificiale 14, Nr. 1 (17.09.2020): 151–78. http://dx.doi.org/10.3233/ia-190034.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Yun-Myung. „Data and Fair use“. Korea Copyright Commission 141 (30.03.2023): 5–53. http://dx.doi.org/10.30582/kdps.2023.36.1.5.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Yun-Myung. „Data and Fair use“. Korea Copyright Commission 141 (30.03.2023): 5–53. http://dx.doi.org/10.30582/kdps.2023.36.1.5.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Xueru, Mohammad Mahdi Khalili und Mingyan Liu. „Long-Term Impacts of Fair Machine Learning“. Ergonomics in Design: The Quarterly of Human Factors Applications 28, Nr. 3 (25.10.2019): 7–11. http://dx.doi.org/10.1177/1064804619884160.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Yunlan. „The Comparative Analysis of Fair Use of Works in Machine Learning“. SHS Web of Conferences 178 (2023): 01015. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202317801015.
Der volle Inhalt der QuelleRedko, Ievgen, und Charlotte Laclau. „On Fair Cost Sharing Games in Machine Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 4790–97. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014790.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Joshua, Yuheng Bu, Prasanna Sattigeri, Rameswar Panda, Gregory W. Wornell, Leonid Karlinsky und Rogerio Schmidt Feris. „A Maximal Correlation Framework for Fair Machine Learning“. Entropy 24, Nr. 4 (26.03.2022): 461. http://dx.doi.org/10.3390/e24040461.
Der volle Inhalt der Quellevan Berkel, Niels, Jorge Goncalves, Danula Hettiachchi, Senuri Wijenayake, Ryan M. Kelly und Vassilis Kostakos. „Crowdsourcing Perceptions of Fair Predictors for Machine Learning“. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 3, CSCW (07.11.2019): 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3359130.
Der volle Inhalt der QuelleJEONG, JIN KEUN. „Will the U.S. Court Judge TDM for Artificial Intelligence Machine Learning as Fair Use?“ Korea Copyright Commission 144 (31.12.2023): 215–50. http://dx.doi.org/10.30582/kdps.2023.36.4.215.
Der volle Inhalt der QuelleEdwards, Chris. „AI Struggles with Fair Use“. New Electronics 56, Nr. 9 (September 2023): 40–41. http://dx.doi.org/10.12968/s0047-9624(24)60063-5.
Der volle Inhalt der QuelleJang, Taeuk, Feng Zheng und Xiaoqian Wang. „Constructing a Fair Classifier with Generated Fair Data“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 9 (18.05.2021): 7908–16. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16965.
Der volle Inhalt der QuelleChandra, Rushil, Karun Sanjaya, AR Aravind, Ahmed Radie Abbas, Ruzieva Gulrukh und T. S. Senthil kumar. „Algorithmic Fairness and Bias in Machine Learning Systems“. E3S Web of Conferences 399 (2023): 04036. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202339904036.
Der volle Inhalt der QuelleBrotcke, Liming. „Time to Assess Bias in Machine Learning Models for Credit Decisions“. Journal of Risk and Financial Management 15, Nr. 4 (05.04.2022): 165. http://dx.doi.org/10.3390/jrfm15040165.
Der volle Inhalt der QuelleTian, Xiao, Rachael Hwee Ling Sim, Jue Fan und Bryan Kian Hsiang Low. „DeRDaVa: Deletion-Robust Data Valuation for Machine Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 14 (24.03.2024): 15373–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i14.29462.
Der volle Inhalt der QuellePlečko, Drago, und Elias Bareinboim. „Causal Fairness Analysis: A Causal Toolkit for Fair Machine Learning“. Foundations and Trends® in Machine Learning 17, Nr. 3 (2024): 304–589. http://dx.doi.org/10.1561/2200000106.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Shao Chao, und Dao Huang. „A Novel Robust Smooth Support Vector Machine“. Applied Mechanics and Materials 148-149 (Dezember 2011): 1438–41. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.148-149.1438.
Der volle Inhalt der QuelleFirestone, Chaz. „Performance vs. competence in human–machine comparisons“. Proceedings of the National Academy of Sciences 117, Nr. 43 (13.10.2020): 26562–71. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1905334117.
Der volle Inhalt der QuelleLangenberg, Anna, Shih-Chi Ma, Tatiana Ermakova und Benjamin Fabian. „Formal Group Fairness and Accuracy in Automated Decision Making“. Mathematics 11, Nr. 8 (07.04.2023): 1771. http://dx.doi.org/10.3390/math11081771.
Der volle Inhalt der QuelleTaylor, Greg. „Risks Special Issue on “Granular Models and Machine Learning Models”“. Risks 8, Nr. 1 (30.12.2019): 1. http://dx.doi.org/10.3390/risks8010001.
Der volle Inhalt der QuelleDavis, Jenny L., Apryl Williams und Michael W. Yang. „Algorithmic reparation“. Big Data & Society 8, Nr. 2 (Juli 2021): 205395172110448. http://dx.doi.org/10.1177/20539517211044808.
Der volle Inhalt der QuelleDavis, Jenny L., Apryl Williams und Michael W. Yang. „Algorithmic reparation“. Big Data & Society 8, Nr. 2 (Juli 2021): 205395172110448. http://dx.doi.org/10.1177/20539517211044808.
Der volle Inhalt der QuelleDhabliya, Dharmesh, Sukhvinder Singh Dari, Anishkumar Dhablia, N. Akhila, Renu Kachhoria und Vinit Khetani. „Addressing Bias in Machine Learning Algorithms: Promoting Fairness and Ethical Design“. E3S Web of Conferences 491 (2024): 02040. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202449102040.
Der volle Inhalt der QuelleChowdhury, Somnath Basu Roy, und Snigdha Chaturvedi. „Learning Fair Representations via Rate-Distortion Maximization“. Transactions of the Association for Computational Linguistics 10 (2022): 1159–74. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00512.
Der volle Inhalt der QuelleAhire, Pritam, Atish Agale und Mayur Augad. „Machine Learning for Forecasting Promotions“. International Journal of Science and Healthcare Research 8, Nr. 2 (25.05.2023): 329–33. http://dx.doi.org/10.52403/ijshr.20230242.
Der volle Inhalt der QuelleHeidrich, Louisa, Emanuel Slany, Stephan Scheele und Ute Schmid. „FairCaipi: A Combination of Explanatory Interactive and Fair Machine Learning for Human and Machine Bias Reduction“. Machine Learning and Knowledge Extraction 5, Nr. 4 (18.10.2023): 1519–38. http://dx.doi.org/10.3390/make5040076.
Der volle Inhalt der QuelleTae, Ki Hyun, Hantian Zhang, Jaeyoung Park, Kexin Rong und Steven Euijong Whang. „Falcon: Fair Active Learning Using Multi-Armed Bandits“. Proceedings of the VLDB Endowment 17, Nr. 5 (Januar 2024): 952–65. http://dx.doi.org/10.14778/3641204.3641207.
Der volle Inhalt der QuelleFitzsimons, Jack, AbdulRahman Al Ali, Michael Osborne und Stephen Roberts. „A General Framework for Fair Regression“. Entropy 21, Nr. 8 (29.07.2019): 741. http://dx.doi.org/10.3390/e21080741.
Der volle Inhalt der QuelleKhan, Shahid, Viktor Klochkov, Olha Lavoryk, Oleksii Lubynets, Ali Imdad Khan, Andrea Dubla und Ilya Selyuzhenkov. „Machine Learning Application for Λ Hyperon Reconstruction in CBM at FAIR“. EPJ Web of Conferences 259 (2022): 13008. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/202225913008.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Vivek K., und Kailash Joshi. „Integrating Fairness in Machine Learning Development Life Cycle: Fair CRISP-DM“. e-Service Journal 14, Nr. 2 (Dezember 2022): 1–24. http://dx.doi.org/10.2979/esj.2022.a886946.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Jingrui, und Paul M. Voyles. „Foundry-ML: a Platform for FAIR Machine Learning in Materials Science“. Microscopy and Microanalysis 29, Supplement_1 (22.07.2023): 720. http://dx.doi.org/10.1093/micmic/ozad067.355.
Der volle Inhalt der QuelleGaikar, Asha, Dr Uttara Gogate und Amar Panchal. „Review on Evaluation of Stroke Prediction Using Machine Learning Methods“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, Nr. 4 (30.04.2023): 1011–17. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.50262.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Zhihao, Shengyuan Chen, Xiao Huang, Zhiqiang Qian, Chunsing Yu, Yan Xu und Fang Ding. „Fair Benchmark for Unsupervised Node Representation Learning“. Algorithms 15, Nr. 10 (17.10.2022): 379. http://dx.doi.org/10.3390/a15100379.
Der volle Inhalt der QuelleAmpountolas, Apostolos, Titus Nyarko Nde, Paresh Date und Corina Constantinescu. „A Machine Learning Approach for Micro-Credit Scoring“. Risks 9, Nr. 3 (09.03.2021): 50. http://dx.doi.org/10.3390/risks9030050.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yixuan, Boyu Li, Zenan Ling und Feng Zhou. „Mitigating Label Bias in Machine Learning: Fairness through Confident Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 15 (24.03.2024): 16917–25. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29634.
Der volle Inhalt der QuelleMenezes, Andreia Duarte, Edilberto Pereira Teixeira, Jose Roberto Delalibera Finzer und Rafael Bonacin de Oliveira. „Machine learning-driven development of niobium-containing optical glasses“. Research, Society and Development 11, Nr. 9 (05.07.2022): e13811931290. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v11i9.31290.
Der volle Inhalt der QuelleAsher, Nicholas, Lucas De Lara, Soumya Paul und Chris Russell. „Counterfactual Models for Fair and Adequate Explanations“. Machine Learning and Knowledge Extraction 4, Nr. 2 (31.03.2022): 316–49. http://dx.doi.org/10.3390/make4020014.
Der volle Inhalt der QuelleMohsin, Farhad, Ao Liu, Pin-Yu Chen, Francesca Rossi und Lirong Xia. „Learning to Design Fair and Private Voting Rules“. Journal of Artificial Intelligence Research 75 (30.11.2022): 1139–76. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.13734.
Der volle Inhalt der QuelleGoretzko, David, und Laura Sophia Finja Israel. „Pitfalls of Machine Learning-Based Personnel Selection“. Journal of Personnel Psychology 21, Nr. 1 (Januar 2022): 37–47. http://dx.doi.org/10.1027/1866-5888/a000287.
Der volle Inhalt der QuelleYugam Bajaj and Shallu Bashambu. „Traffic Signs Detection Using Machine Learning Algorithms“. November 2020 6, Nr. 11 (23.11.2020): 109–12. http://dx.doi.org/10.46501/ijmtst061119.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Yanqi, Yong Yu, Yannan Li, Gang Han und Xiaojiang Du. „Machine learning based privacy-preserving fair data trading in big data market“. Information Sciences 478 (April 2019): 449–60. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2018.11.028.
Der volle Inhalt der QuelleLuo, Xi, Ran Yan, Shuaian Wang und Lu Zhen. „A fair evaluation of the potential of machine learning in maritime transportation“. Electronic Research Archive 31, Nr. 8 (2023): 4753–72. http://dx.doi.org/10.3934/era.2023243.
Der volle Inhalt der QuelleMudarakola, Lakshmi Prasad, D. Shabda Prakash, K. L. N. Shashidhar und D. Yaswanth. „Car Price Prediction Using Machine Learning“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, Nr. 5 (31.05.2024): 81–87. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.61441.
Der volle Inhalt der QuelleBuijs, Maria Magdalena, Mohammed Hossain Ramezani, Jürgen Herp, Rasmus Kroijer, Morten Kobaek-Larsen, Gunnar Baatrup und Esmaeil S. Nadimi. „Assessment of bowel cleansing quality in colon capsule endoscopy using machine learning: a pilot study“. Endoscopy International Open 06, Nr. 08 (August 2018): E1044—E1050. http://dx.doi.org/10.1055/a-0627-7136.
Der volle Inhalt der QuelleCovaci, Florina. „Machine Learning Empowered Insights into Rental Market Behavior“. Journal of Economics, Finance and Accounting Studies 6, Nr. 2 (23.04.2024): 143–55. http://dx.doi.org/10.32996/jefas.2024.6.2.11.
Der volle Inhalt der QuellePemmaraju Satya Prem. „Machine learning in employee performance evaluation: A HRM perspective“. International Journal of Science and Research Archive 11, Nr. 1 (28.02.2024): 1573–85. http://dx.doi.org/10.30574/ijsra.2024.11.1.0193.
Der volle Inhalt der QuelleLakshmi, Metta Dhana, Jani Revathi, Chichula Sravani, Maddila Adarsa Suhas und Balagam Umesh. „Comparative Analysis of Ride-On-Demand Services for Fair Price Detection Using Machine Learning“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, Nr. 4 (30.04.2024): 2557–66. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.60337.
Der volle Inhalt der QuelleChakraborty, Pratic. „Embedded Machine Learning and Embedded Systems in the Industry.“ International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, Nr. 11 (30.11.2021): 1872–75. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.39067.
Der volle Inhalt der QuelleFazelpour, Sina, und Maria De-Arteaga. „Diversity in sociotechnical machine learning systems“. Big Data & Society 9, Nr. 1 (Januar 2022): 205395172210820. http://dx.doi.org/10.1177/20539517221082027.
Der volle Inhalt der Quelle