Littérature scientifique sur le sujet « Bias mitigation »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Sommaire
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « Bias mitigation ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "Bias mitigation"
Erkmen, Cherie Parungo, Lauren Kane et David T. Cooke. « Bias Mitigation in Cardiothoracic Recruitment ». Annals of Thoracic Surgery 111, no 1 (janvier 2021) : 12–15. http://dx.doi.org/10.1016/j.athoracsur.2020.07.005.
Texte intégralVejsbjerg, Inge, Elizabeth M. Daly, Rahul Nair et Svetoslav Nizhnichenkov. « Interactive Human-Centric Bias Mitigation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 21 (24 mars 2024) : 23838–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30582.
Texte intégralDjebrouni, Yasmine, Nawel Benarba, Ousmane Touat, Pasquale De Rosa, Sara Bouchenak, Angela Bonifati, Pascal Felber, Vania Marangozova et Valerio Schiavoni. « Bias Mitigation in Federated Learning for Edge Computing ». Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 7, no 4 (19 décembre 2023) : 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3631455.
Texte intégralGallaher, Joshua P., Alexander J. Kamrud et Brett J. Borghetti. « Detection and Mitigation of Inefficient Visual Searching ». Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting 64, no 1 (décembre 2020) : 47–51. http://dx.doi.org/10.1177/1071181320641015.
Texte intégralRahmawati, Fitriana, et Fitri Santi. « A Literature Review on the Influence of Availability Bias and Overconfidence Bias on Investor Decisions ». East Asian Journal of Multidisciplinary Research 2, no 12 (30 décembre 2023) : 4961–76. http://dx.doi.org/10.55927/eajmr.v2i12.6896.
Texte intégralSingh, Richa, Puspita Majumdar, Surbhi Mittal et Mayank Vatsa. « Anatomizing Bias in Facial Analysis ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 11 (28 juin 2022) : 12351–58. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21500.
Texte intégralLee, Yu-Hao, Norah E. Dunbar, Claude H. Miller, Brianna L. Lane, Matthew L. Jensen, Elena Bessarabova, Judee K. Burgoon et al. « Training Anchoring and Representativeness Bias Mitigation Through a Digital Game ». Simulation & ; Gaming 47, no 6 (20 août 2016) : 751–79. http://dx.doi.org/10.1177/1046878116662955.
Texte intégralPatil, Pranita, et Kevin Purcell. « Decorrelation-Based Deep Learning for Bias Mitigation ». Future Internet 14, no 4 (29 mars 2022) : 110. http://dx.doi.org/10.3390/fi14040110.
Texte intégralKim, Hyo-eun. « Fairness Criteria and Mitigation of AI Bias ». Korean Journal of Psychology : General 40, no 4 (25 décembre 2021) : 459–85. http://dx.doi.org/10.22257/kjp.2021.12.40.4.459.
Texte intégralPark, Souneil, Seungwoo Kang, Sangyoung Chung et Junehwa Song. « A Computational Framework for Media Bias Mitigation ». ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems 2, no 2 (juin 2012) : 1–32. http://dx.doi.org/10.1145/2209310.2209311.
Texte intégralThèses sur le sujet "Bias mitigation"
Gadala, M. « Automation bias : exploring causal mechanisms and potential mitigation strategies ». Thesis, City, University of London, 2017. http://openaccess.city.ac.uk/17889/.
Texte intégralSalomon, Sophie. « Bias Mitigation Techniques and a Cost-Aware Framework for Boosted Ranking Algorithms ». Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1586450345426827.
Texte intégralFrick, Eric Christopher. « Mitigation of magnetic interference and compensation of bias drift in inertial sensors ». Thesis, University of Iowa, 2015. https://ir.uiowa.edu/etd/5472.
Texte intégralIsumbingabo, Emma Francoise. « Evaluation and mitigation of the undesired effect of DC bias on inverter power transformer ». Master's thesis, University of Cape Town, 2009. http://hdl.handle.net/11427/5202.
Texte intégralWu, Lin. « Contribution to spatial bias mitigation in interferometric radiometers devoted to Earth observation : application to the SMOS mission ». Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2014. http://hdl.handle.net/10803/144655.
Texte intégralLe, Berre Guillaume. « Vers la mitigation des biais en traitement neuronal des langues ». Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2023. http://www.theses.fr/2023LORR0074.
Texte intégralIt is well known that deep learning models are sensitive to biases that may be present in the data used for training. These biases, which can be defined as useless or detrimental information for the task in question, can be of different kinds: one can, for example, find biases in the writing styles used, but also much more problematic biases relating to the sex or ethnic origin of individuals. These biases can come from different sources, such as annotators who created the databases, or from the annotation process itself. My thesis deals with the study of these biases and, in particular, is organized around the mitigation of the effects of biases on the training of Natural Language Processing (NLP) models. In particular, I have worked a lot with pre-trained models such as BERT, RoBERTa or UnifiedQA which have become essential in recent years in all areas of NLP and which, despite their extensive pre-training, are very sensitive to these bias problems.My thesis is organized in three parts, each presenting a different way of managing the biases present in the data. The first part presents a method allowing to use the biases present in an automatic summary database in order to increase the variability and the controllability of the generated summaries. Then, in the second part, I am interested in the automatic generation of a training dataset for the multiple-choice question-answering task. The advantage of such a generation method is that it makes it possible not to call on annotators and therefore to eliminate the biases coming from them in the data. Finally, I am interested in training a multitasking model for optical text recognition. I show in this last part that it is possible to increase the performance of our models by using different types of data (handwritten and typed) during their training
Dougherty, John Paul. « Three Essays on the Economic Sustainability of Drought Insurance and Soil Investment for Smallholder Farmers in the Developing World ». The Ohio State University, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1531672015876609.
Texte intégralFyrvald, Johanna. « Mitigating algorithmic bias in Artificial Intelligence systems ». Thesis, Uppsala universitet, Matematiska institutionen, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-388627.
Texte intégralTaylor, Stephen Luke. « Analyzing methods of mitigating initialization bias in transportation simulation models ». Thesis, Georgia Institute of Technology, 2010. http://hdl.handle.net/1853/37208.
Texte intégralSweeney, Christopher(Christopher J. ). M. Eng Massachusetts Institute of Technology. « Understanding and mitigating unintended demographic bias in machine learning systems ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2019. https://hdl.handle.net/1721.1/123131.
Texte intégralThesis: M. Eng., Massachusetts Institute of Technology, Department of Electrical Engineering and Computer Science, 2019
Cataloged from student-submitted PDF version of thesis.
Includes bibliographical references (pages 81-84).
Machine Learning is becoming more and more influential in our society. Algorithms that learn from data are streamlining tasks in domains like employment, banking, education, heath care, social media, etc. Unfortunately, machine learning models are very susceptible to unintended bias, resulting in unfair and discriminatory algorithms with the power to adversely impact society. This unintended bias is usually subtle, emanating from many different sources and taking on many forms. This thesis will focus on understanding how unfair biases with respect to various demographic groups show up in machine learning systems. Furthermore, we develop multiple techniques to mitigate unintended demographic bias at various stages of typical machine learning pipelines. Using Natural Language Processing as a framework, we show substantial improvements in fairness for standard machine learning systems, when using our bias mitigation techniques.
by Christopher Sweeney.
M. Eng.
M.Eng. Massachusetts Institute of Technology, Department of Electrical Engineering and Computer Science
Livres sur le sujet "Bias mitigation"
Li, Junfeng. Jian huan qi hou bian hua : Yuan ze, mu biao, xing dong ji dui ce. 8e éd. Beijing Shi : Zhongguo ji hua chu ban she, 2011.
Trouver le texte intégralChen, Junwu. Zhongguo zhong chang qi tan jian pai zhan lüe mu biao yan jiu. 8e éd. Beijing Shi : Zhongguo shi hua chu ban she, 2012.
Trouver le texte intégralHu, Angang. Zhongguo ying dui quan qiu qi hou bian hua. 8e éd. Beijing : Qing hua da xue chu ban she, 2009.
Trouver le texte intégralQi hou bian hua yu di tan jing ji. Beijing Shi : Zhongguo shui li shui dian chu ban she, 2010.
Trouver le texte intégralWu, Shaohong. Zhongguo zong he qi hou bian hua feng xian. 8e éd. Beijing : Ke xue chu ban she, 2011.
Trouver le texte intégralYang, Deping. Zhongguo di tan zheng ce xi tong gou jian yan jiu : Zhu ti, gong ju yu bian qian. 8e éd. Beijing Shi : Jing ji ke xue chu ban she, 2016.
Trouver le texte intégralFeng zhi mu biao xia Zhongguo di tan fa zhan lu jing xuan ze yan jiu : Yi Tianjin wei li. Beijing Shi : Ren min chu ban she, 2016.
Trouver le texte intégralXu, He. Qi hou bian hua xin shi jiao xia de Zhongguo zhan lüe huan jing ping jia : Integrating the Climate Change Issues into Strategic Environmental Assessment in China. 8e éd. Beijing : Ke xue chu ban she, 2013.
Trouver le texte intégralShi, Wenzhen. WTO, qi hou bian qian yu neng yuan. 8e éd. Taibei Shi : Yuan zhao chu ban you xian gong si, 2013.
Trouver le texte intégralLi, Jianping. "Tan jin" shi dai : Quan qiu bian nuan, wo men ru he yu huo chong sheng. 8e éd. Beijing : Zhongguo huan jing ke xue chu ban she, 2010.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Bias mitigation"
Pat, Croskerry. « Cognitive Bias Mitigation : Becoming Better Diagnosticians ». Dans Diagnosis, 257–87. Boca Raton : Taylor & Francis, 2017. : CRC Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1201/9781315116334-15.
Texte intégralTarallo, Mark. « Dancing with Myself : Self-Management and Bias Mitigation ». Dans Modern Management and Leadership, 27–34. Boca Raton : CRC Press, 2021. http://dx.doi.org/10.1201/9781003095620-6.
Texte intégralShi, Sheng, Shanshan Wei, Zhongchao Shi, Yangzhou Du, Wei Fan, Jianping Fan, Yolanda Conyers et Feiyu Xu. « Algorithm Bias Detection and Mitigation in Lenovo Face Recognition Engine ». Dans Natural Language Processing and Chinese Computing, 442–53. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-60457-8_36.
Texte intégralWang, Xing, Guoqiang Zhao, Feng Zhang et Yongan Yang. « Characterization and Mitigation of BeiDou Triple-Frequency Code Multipath Bias ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 467–80. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-0014-1_39.
Texte intégralParsons, Paul. « Promoting Representational Fluency for Cognitive Bias Mitigation in Information Visualization ». Dans Cognitive Biases in Visualizations, 137–47. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-95831-6_10.
Texte intégralGhadage, Adinath, Dewei Yi, George Coghill et Wei Pang. « Multi-stage Bias Mitigation for Individual Fairness in Algorithmic Decisions ». Dans Artificial Neural Networks in Pattern Recognition, 40–52. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-20650-4_4.
Texte intégralVorontsov, Eugene, et Samuel Kadoury. « Label Noise in Segmentation Networks : Mitigation Must Deal with Bias ». Dans Deep Generative Models, and Data Augmentation, Labelling, and Imperfections, 251–58. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-88210-5_25.
Texte intégralSharma, Ashish, Rajeshwar Mehrotra et Fiona Johnson. « A New Framework for Modeling Future Hydrologic Extremes : Nested Bias Correction as a Precursor to Stochastic Rainfall Downscaling ». Dans Climate Change Modeling, Mitigation, and Adaptation, 357–86. Reston, VA : American Society of Civil Engineers, 2013. http://dx.doi.org/10.1061/9780784412718.ch13.
Texte intégralDost, Katharina, Hamish Duncanson, Ioannis Ziogas, Patricia Riddle et Jörg Wicker. « Divide and Imitate : Multi-cluster Identification and Mitigation of Selection Bias ». Dans Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 149–60. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-05936-0_12.
Texte intégralSaxena, Akrati, Harsh Saxena et Ralucca Gera. « k-TruthScore : Fake News Mitigation in the Presence of Strong User Bias ». Dans Computational Data and Social Networks, 113–26. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-66046-8_10.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Bias mitigation"
Qraitem, Maan, Kate Saenko et Bryan A. Plummer. « Bias Mimicking : A Simple Sampling Approach for Bias Mitigation ». Dans 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr52729.2023.01945.
Texte intégralJeon, Eojin, Mingyu Lee, Juhyeong Park, Yeachan Kim, Wing-Lam Mok et SangKeun Lee. « Improving Bias Mitigation through Bias Experts in Natural Language Understanding ». Dans Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2023. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2023.emnlp-main.681.
Texte intégralJiang, Jian, Viswonathan Manoranjan, Hanan Salam et Oya Celiktutan. « Generalised Bias Mitigation for Personality Computing ». Dans MM '23 : The 31st ACM International Conference on Multimedia. New York, NY, USA : ACM, 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3607865.3616175.
Texte intégralCalegari, Roberta, Gabriel G. Castañé, Michela Milano et Barry O'Sullivan. « Assessing and Enforcing Fairness in the AI Lifecycle ». Dans Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-23}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2023/735.
Texte intégralAkl, Naeem, et Ahmed Tewfik. « Optimal information sequencing for cognitive bias mitigation ». Dans 2014 6th International Symposium on Communications, Control and Signal Processing (ISCCSP). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/isccsp.2014.6877806.
Texte intégralHeuss, Maria, Daniel Cohen, Masoud Mansoury, Maarten de Rijke et Carsten Eickhoff. « Predictive Uncertainty-based Bias Mitigation in Ranking ». Dans CIKM '23 : The 32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management. New York, NY, USA : ACM, 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3583780.3615011.
Texte intégralDervişoğlu, Havvanur, et Mehmet Fatih Amasyali. « Racial Bias Mitigation with Federated Learning Approach ». Dans 2023 8th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/ubmk59864.2023.10286618.
Texte intégralKumar, Deepak, Oleg Lesota, George Zerveas, Daniel Cohen, Carsten Eickhoff, Markus Schedl et Navid Rekabsaz. « Parameter-efficient Modularised Bias Mitigation via AdapterFusion ». Dans Proceedings of the 17th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2023. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2023.eacl-main.201.
Texte intégralHuang, Hui, Shuangzhi Wu, Kehai Chen, Hui Di, Muyun Yang et Tiejun Zhao. « Improving Translation Quality Estimation with Bias Mitigation ». Dans Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1 : Long Papers). Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2023. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2023.acl-long.121.
Texte intégralPatrikar, Ajay M., Arjuna Mahenthiran et Ahmad Said. « Leveraging synthetic data for AI bias mitigation ». Dans Synthetic Data for Artificial Intelligence and Machine Learning : Tools, Techniques, and Applications, sous la direction de Kimberly E. Manser, Raghuveer M. Rao et Christopher L. Howell. SPIE, 2023. http://dx.doi.org/10.1117/12.2662276.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Bias mitigation"
Dolabella, Marcelo, et Mauricio Mesquita Moreira. Fighting Global Warming : Is Trade Policy in Latin America and the Caribbean a Help or a Hindrance ? Inter-American Development Bank, août 2022. http://dx.doi.org/10.18235/0004426.
Texte intégralTipton, Kelley, Brian F. Leas, Emilia Flores, Christopher Jepson, Jaya Aysola, Jordana Cohen, Michael Harhay et al. Impact of Healthcare Algorithms on Racial and Ethnic Disparities in Health and Healthcare. Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), décembre 2023. http://dx.doi.org/10.23970/ahrqepccer268.
Texte intégralSerakos, Demetrios, John E. Gray et Hazim Youssef. Topics in Mitigating Radar Bias. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2012. http://dx.doi.org/10.21236/ada604137.
Texte intégralPanek, Krol et Huth. PR-312-12208-R03 USEPA AERMOD Plume Rise and Volume Formulations and Implications for Existing RICE. Chantilly, Virginia : Pipeline Research Council International, Inc. (PRCI), février 2016. http://dx.doi.org/10.55274/r0010858.
Texte intégralCarter, Sara, Jane Griffin, Samantha Lako, Cheryl Harewood, Lisa Kessler et Elizabeth Parish. The impacts of COVID-19 on schools’ willingness to participate in research. RTI Press, janvier 2024. http://dx.doi.org/10.3768/rtipress.2024.rb.0036.2401.
Texte intégralGolub, Alla, Benjamin Henderson, Thomas Hertel, Steven Rose, Misak Avetisyan et Brent Sohngen. Effects of GHG Mitigation Policies on Livestock Sectors. GTAP Working Paper, juillet 2010. http://dx.doi.org/10.21642/gtap.wp62.
Texte intégralAvis, William. Refugee and Mixed Migration Displacement from Afghanistan. Institute of Development Studies (IDS), août 2021. http://dx.doi.org/10.19088/k4d.2022.002.
Texte intégralBray, Jonathan, Ross Boulanger, Misko Cubrinovski, Kohji Tokimatsu, Steven Kramer, Thomas O'Rourke, Ellen Rathje, Russell Green, Peter Robertson et Christine Beyzaei. U.S.—New Zealand— Japan International Workshop, Liquefaction-Induced Ground Movement Effects, University of California, Berkeley, California, 2-4 November 2016. Pacific Earthquake Engineering Research Center, University of California, Berkeley, CA, mars 2017. http://dx.doi.org/10.55461/gzzx9906.
Texte intégralEslava, Marcela, Alessandro Maffioli et Marcela Meléndez Arjona. Second-tier Government Banks and Access to Credit : Micro-Evidence from Colombia. Inter-American Development Bank, mars 2012. http://dx.doi.org/10.18235/0011364.
Texte intégral