Zeitschriftenartikel zum Thema „Fairness-Accuracy trade-Off“
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Jang, Taeuk, Pengyi Shi und Xiaoqian Wang. „Group-Aware Threshold Adaptation for Fair Classification“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 6 (28.06.2022): 6988–95. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i6.20657.
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 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 QuelleBadar, Maryam, Sandipan Sikdar, Wolfgang Nejdl und Marco Fisichella. „FairTrade: Achieving Pareto-Optimal Trade-Offs between Balanced Accuracy and Fairness in Federated Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 10 (24.03.2024): 10962–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i10.28971.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Xuran, Peng Wu und Jing Su. „Accurate Fairness: Improving Individual Fairness without Trading Accuracy“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 12 (26.06.2023): 14312–20. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i12.26674.
Der volle Inhalt der QuelleSilvia, Chiappa, Jiang Ray, Stepleton Tom, Pacchiano Aldo, Jiang Heinrich und Aslanides John. „A General Approach to Fairness with Optimal Transport“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 3633–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5771.
Der volle Inhalt der QuellePinzón, Carlos, Catuscia Palamidessi, Pablo Piantanida und Frank Valencia. „On the Impossibility of Non-trivial Accuracy in Presence of Fairness Constraints“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 7 (28.06.2022): 7993–8000. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20770.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Arashdeep, Jashandeep Singh, Ariba Khan und Amar Gupta. „Developing a Novel Fair-Loan Classifier through a Multi-Sensitive Debiasing Pipeline: DualFair“. Machine Learning and Knowledge Extraction 4, Nr. 1 (12.03.2022): 240–53. http://dx.doi.org/10.3390/make4010011.
Der volle Inhalt der QuelleGitiaux, Xavier, und Huzefa Rangwala. „Fair Representations by Compression“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 13 (18.05.2021): 11506–15. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17370.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Shiqi, Xianxian Li, Zhenkui Shi, Peng Liu und Chunpei Li. „Towards Fair and Decentralized Federated Learning System for Gradient Boosting Decision Trees“. Security and Communication Networks 2022 (02.08.2022): 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4202084.
Der volle Inhalt der QuellePan, Chenglu, Jiarong Xu, Yue Yu, Ziqi Yang, Qingbiao Wu, Chunping Wang, Lei Chen und Yang Yang. „Towards Fair Graph Federated Learning via Incentive Mechanisms“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 13 (24.03.2024): 14499–507. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29365.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Yanying, Xiuling Wang, Yue Ning und Hui Wang. „FairLP: Towards Fair Link Prediction on Social Network Graphs“. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 16 (31.05.2022): 628–39. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v16i1.19321.
Der volle Inhalt der QuelleZeng, Ziqian, Rashidul Islam, Kamrun Naher Keya, James Foulds, Yangqiu Song und Shimei Pan. „Fair Representation Learning for Heterogeneous Information Networks“. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 15 (22.05.2021): 877–87. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v15i1.18111.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Ying, Fariborz Haghighat und Benjamin C. M. Fung. „Trade-off between accuracy and fairness of data-driven building and indoor environment models: A comparative study of pre-processing methods“. Energy 239 (Januar 2022): 122273. http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2021.122273.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Ying, Fariborz Haghighat und Benjamin C. M. Fung. „Trade-off between accuracy and fairness of data-driven building and indoor environment models: A comparative study of pre-processing methods“. Energy 239 (Januar 2022): 122273. http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2021.122273.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Qin, Zhou, Cheng, Zhang und Ai. „Intelligent Rapid Adaptive Offloading Algorithm for Computational Services in Dynamic Internet of Things System“. Sensors 19, Nr. 15 (04.08.2019): 3423. http://dx.doi.org/10.3390/s19153423.
Der volle Inhalt der QuelleHERBORDT, MARTIN C., und CHARLES C. WEEMS. „ENPASSANT: AN ENVIRONMENT FOR EVALUATING MASSIVELY PARALLEL ARRAY ARCHITECTURES FOR SPATIALLY MAPPED APPLICATIONS“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 09, Nr. 02 (April 1995): 175–200. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001495000109.
Der volle Inhalt der QuelleKieslich, Kimon, Birte Keller und Christopher Starke. „Artificial intelligence ethics by design. Evaluating public perception on the importance of ethical design principles of artificial intelligence“. Big Data & Society 9, Nr. 1 (Januar 2022): 205395172210929. http://dx.doi.org/10.1177/20539517221092956.
Der volle Inhalt der QuelleCosta, Diogo, Miguel Costa und Sandro Pinto. „Train Me If You Can: Decentralized Learning on the Deep Edge“. Applied Sciences 12, Nr. 9 (06.05.2022): 4653. http://dx.doi.org/10.3390/app12094653.
Der volle Inhalt der QuelleSchwartz, Jessica M., Maureen George, Sarah Collins Rossetti, Patricia C. Dykes, Simon R. Minshall, Eugene Lucas und Kenrick D. Cato. „Factors Influencing Clinician Trust in Predictive Clinical Decision Support Systems for In-Hospital Deterioration: Qualitative Descriptive Study“. JMIR Human Factors 9, Nr. 2 (12.05.2022): e33960. http://dx.doi.org/10.2196/33960.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jingyang, und Guoqiang Li. „The Triangular Trade-off between Robustness, Accuracy and Fairness in Deep Neural Networks: A Survey“. ACM Computing Surveys, 12.02.2024. http://dx.doi.org/10.1145/3645088.
Der volle Inhalt der QuelleTalbert, Douglas A., Katherine L. Phillips, Katherine E. Brown und Steve Talbert. „Assessing and Addressing Model Trustworthiness Trade-offs in Trauma Triage“. International Journal on Artificial Intelligence Tools 33, Nr. 03 (25.04.2024). http://dx.doi.org/10.1142/s0218213024600078.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Zhenpeng, Jie M. Zhang, Federica Sarro und Mark Harman. „A Comprehensive Empirical Study of Bias Mitigation Methods for Machine Learning Classifiers“. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 09.02.2023. http://dx.doi.org/10.1145/3583561.
Der volle Inhalt der QuelleBuijsman, Stefan. „Navigating fairness measures and trade-offs“. AI and Ethics, 17.07.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s43681-023-00318-0.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Chen, Kui Xu, Zhexian Shen, Xiaochen Xia, Wei Xie und Chunguo Li. „Location-aided uplink transmission for user-centric cell-free massive MIMO systems: a fairness priority perspective“. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking 2022, Nr. 1 (11.09.2022). http://dx.doi.org/10.1186/s13638-022-02171-x.
Der volle Inhalt der QuelleDuricic, Tomislav, Dominik Kowald, Emanuel Lacic und Elisabeth Lex. „Beyond-accuracy: a review on diversity, serendipity, and fairness in recommender systems based on graph neural networks“. Frontiers in Big Data 6 (19.12.2023). http://dx.doi.org/10.3389/fdata.2023.1251072.
Der volle Inhalt der QuelleRueda, Jon, Janet Delgado Rodríguez, Iris Parra Jounou, Joaquín Hortal-Carmona, Txetxu Ausín und David Rodríguez-Arias. „“Just” accuracy? Procedural fairness demands explainability in AI-based medical resource allocations“. AI & SOCIETY, 21.12.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s00146-022-01614-9.
Der volle Inhalt der QuelleOh, Hyeji, und Chulyun Kim. „Fairness-aware recommendation with meta learning“. Scientific Reports 14, Nr. 1 (02.05.2024). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-024-60808-x.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Tao, Tianqing Zhu, Mengde Han, Fengwen Chen, Jing Li, Wanlei Zhou und Philip S. Yu. „Fairness in graph-based semi-supervised learning“. Knowledge and Information Systems, 01.10.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10115-022-01738-w.
Der volle Inhalt der QuelleLoi, Michele, und Markus Christen. „Choosing how to discriminate: navigating ethical trade-offs in fair algorithmic design for the insurance sector“. Philosophy & Technology, 13.03.2021. http://dx.doi.org/10.1007/s13347-021-00444-9.
Der volle Inhalt der QuelleScher, Sebastian, Simone Kopeinik, Andreas Trügler und Dominik Kowald. „Modelling the long-term fairness dynamics of data-driven targeted help on job seekers“. Scientific Reports 13, Nr. 1 (31.01.2023). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-023-28874-9.
Der volle Inhalt der QuelleMüllner, Peter, Elisabeth Lex, Markus Schedl und Dominik Kowald. „Differential privacy in collaborative filtering recommender systems: a review“. Frontiers in Big Data 6 (12.10.2023). http://dx.doi.org/10.3389/fdata.2023.1249997.
Der volle Inhalt der QuelleIslam, Sheikh Rabiul, Ingrid Russell, William Eberle, Douglas Talbert und Md Golam Moula Mehedi Hasan. „Advances in Explainable, Fair, and Trustworthy AI“. International Journal on Artificial Intelligence Tools 33, Nr. 03 (22.04.2024). http://dx.doi.org/10.1142/s0218213024030015.
Der volle Inhalt der QuellePal, Manjish, Subham Pokhriyal, Sandipan Sikdar und Niloy Ganguly. „Ensuring generalized fairness in batch classification“. Scientific Reports 13, Nr. 1 (02.11.2023). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-023-45943-1.
Der volle Inhalt der QuelleShanklin, Robert, Michele Samorani, Shannon Harris und Michael A. Santoro. „Ethical Redress of Racial Inequities in AI: Lessons from Decoupling Machine Learning from Optimization in Medical Appointment Scheduling“. Philosophy & Technology 35, Nr. 4 (20.10.2022). http://dx.doi.org/10.1007/s13347-022-00590-8.
Der volle Inhalt der QuelleSzepannek, Gero, und Karsten Lübke. „Facing the Challenges of Developing Fair Risk Scoring Models“. Frontiers in Artificial Intelligence 4 (14.10.2021). http://dx.doi.org/10.3389/frai.2021.681915.
Der volle Inhalt der QuelleCortés-Andrés, Jordi, Gustau Camps-Valls, Sebastian Sippel, Eniko Melinda Székely, Dino Sejdinovic, Emiliano Díaz, Adrián Pérez-Suay, Zhu Li, Miguel D. Mahecha und Markus Reichstein. „Physics-aware nonparametric regression models for Earth data analysis“. Environmental Research Letters, 14.04.2022. http://dx.doi.org/10.1088/1748-9326/ac6762.
Der volle Inhalt der QuellePham, Diem, Binh Tran, Su Nguyen, Damminda Alahakoon und Mengjie Zhang. „Fairness optimisation with multi-objective swarms for explainable classifiers on data streams“. Complex & Intelligent Systems, 03.04.2024. http://dx.doi.org/10.1007/s40747-024-01347-w.
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