Articles de revues sur le sujet « Fair Machine Learning »
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Basu Roy Chowdhury, Somnath, et Snigdha Chaturvedi. « Sustaining Fairness via Incremental Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 6 (26 juin 2023) : 6797–805. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25833.
Texte intégralPerello, Nick, et Przemyslaw Grabowicz. « Fair Machine Learning Post Affirmative Action ». ACM SIGCAS Computers and Society 52, no 2 (septembre 2023) : 22. http://dx.doi.org/10.1145/3656021.3656029.
Texte intégralOneto, Luca. « Learning fair models and representations ». Intelligenza Artificiale 14, no 1 (17 septembre 2020) : 151–78. http://dx.doi.org/10.3233/ia-190034.
Texte intégralKim, Yun-Myung. « Data and Fair use ». Korea Copyright Commission 141 (30 mars 2023) : 5–53. http://dx.doi.org/10.30582/kdps.2023.36.1.5.
Texte intégralKim, Yun-Myung. « Data and Fair use ». Korea Copyright Commission 141 (30 mars 2023) : 5–53. http://dx.doi.org/10.30582/kdps.2023.36.1.5.
Texte intégralZhang, Xueru, Mohammad Mahdi Khalili et Mingyan Liu. « Long-Term Impacts of Fair Machine Learning ». Ergonomics in Design : The Quarterly of Human Factors Applications 28, no 3 (25 octobre 2019) : 7–11. http://dx.doi.org/10.1177/1064804619884160.
Texte intégralZhu, 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.
Texte intégralRedko, Ievgen, et Charlotte Laclau. « On Fair Cost Sharing Games in Machine Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 4790–97. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014790.
Texte intégralLee, Joshua, Yuheng Bu, Prasanna Sattigeri, Rameswar Panda, Gregory W. Wornell, Leonid Karlinsky et Rogerio Schmidt Feris. « A Maximal Correlation Framework for Fair Machine Learning ». Entropy 24, no 4 (26 mars 2022) : 461. http://dx.doi.org/10.3390/e24040461.
Texte intégralvan Berkel, Niels, Jorge Goncalves, Danula Hettiachchi, Senuri Wijenayake, Ryan M. Kelly et Vassilis Kostakos. « Crowdsourcing Perceptions of Fair Predictors for Machine Learning ». Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 3, CSCW (7 novembre 2019) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3359130.
Texte intégralJEONG, JIN KEUN. « Will the U.S. Court Judge TDM for Artificial Intelligence Machine Learning as Fair Use ? » Korea Copyright Commission 144 (31 décembre 2023) : 215–50. http://dx.doi.org/10.30582/kdps.2023.36.4.215.
Texte intégralEdwards, Chris. « AI Struggles with Fair Use ». New Electronics 56, no 9 (septembre 2023) : 40–41. http://dx.doi.org/10.12968/s0047-9624(24)60063-5.
Texte intégralJang, Taeuk, Feng Zheng et Xiaoqian Wang. « Constructing a Fair Classifier with Generated Fair Data ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 9 (18 mai 2021) : 7908–16. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16965.
Texte intégralChandra, Rushil, Karun Sanjaya, AR Aravind, Ahmed Radie Abbas, Ruzieva Gulrukh et 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.
Texte intégralBrotcke, Liming. « Time to Assess Bias in Machine Learning Models for Credit Decisions ». Journal of Risk and Financial Management 15, no 4 (5 avril 2022) : 165. http://dx.doi.org/10.3390/jrfm15040165.
Texte intégralTian, Xiao, Rachael Hwee Ling Sim, Jue Fan et Bryan Kian Hsiang Low. « DeRDaVa : Deletion-Robust Data Valuation for Machine Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 14 (24 mars 2024) : 15373–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i14.29462.
Texte intégralPlečko, Drago, et Elias Bareinboim. « Causal Fairness Analysis : A Causal Toolkit for Fair Machine Learning ». Foundations and Trends® in Machine Learning 17, no 3 (2024) : 304–589. http://dx.doi.org/10.1561/2200000106.
Texte intégralSun, Shao Chao, et Dao Huang. « A Novel Robust Smooth Support Vector Machine ». Applied Mechanics and Materials 148-149 (décembre 2011) : 1438–41. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.148-149.1438.
Texte intégralFirestone, Chaz. « Performance vs. competence in human–machine comparisons ». Proceedings of the National Academy of Sciences 117, no 43 (13 octobre 2020) : 26562–71. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1905334117.
Texte intégralLangenberg, Anna, Shih-Chi Ma, Tatiana Ermakova et Benjamin Fabian. « Formal Group Fairness and Accuracy in Automated Decision Making ». Mathematics 11, no 8 (7 avril 2023) : 1771. http://dx.doi.org/10.3390/math11081771.
Texte intégralTaylor, Greg. « Risks Special Issue on “Granular Models and Machine Learning Models” ». Risks 8, no 1 (30 décembre 2019) : 1. http://dx.doi.org/10.3390/risks8010001.
Texte intégralDavis, Jenny L., Apryl Williams et Michael W. Yang. « Algorithmic reparation ». Big Data & ; Society 8, no 2 (juillet 2021) : 205395172110448. http://dx.doi.org/10.1177/20539517211044808.
Texte intégralDavis, Jenny L., Apryl Williams et Michael W. Yang. « Algorithmic reparation ». Big Data & ; Society 8, no 2 (juillet 2021) : 205395172110448. http://dx.doi.org/10.1177/20539517211044808.
Texte intégralDhabliya, Dharmesh, Sukhvinder Singh Dari, Anishkumar Dhablia, N. Akhila, Renu Kachhoria et 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.
Texte intégralChowdhury, Somnath Basu Roy, et 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.
Texte intégralAhire, Pritam, Atish Agale et Mayur Augad. « Machine Learning for Forecasting Promotions ». International Journal of Science and Healthcare Research 8, no 2 (25 mai 2023) : 329–33. http://dx.doi.org/10.52403/ijshr.20230242.
Texte intégralHeidrich, Louisa, Emanuel Slany, Stephan Scheele et Ute Schmid. « FairCaipi : A Combination of Explanatory Interactive and Fair Machine Learning for Human and Machine Bias Reduction ». Machine Learning and Knowledge Extraction 5, no 4 (18 octobre 2023) : 1519–38. http://dx.doi.org/10.3390/make5040076.
Texte intégralTae, Ki Hyun, Hantian Zhang, Jaeyoung Park, Kexin Rong et Steven Euijong Whang. « Falcon : Fair Active Learning Using Multi-Armed Bandits ». Proceedings of the VLDB Endowment 17, no 5 (janvier 2024) : 952–65. http://dx.doi.org/10.14778/3641204.3641207.
Texte intégralFitzsimons, Jack, AbdulRahman Al Ali, Michael Osborne et Stephen Roberts. « A General Framework for Fair Regression ». Entropy 21, no 8 (29 juillet 2019) : 741. http://dx.doi.org/10.3390/e21080741.
Texte intégralKhan, Shahid, Viktor Klochkov, Olha Lavoryk, Oleksii Lubynets, Ali Imdad Khan, Andrea Dubla et 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.
Texte intégralSingh, Vivek K., et Kailash Joshi. « Integrating Fairness in Machine Learning Development Life Cycle : Fair CRISP-DM ». e-Service Journal 14, no 2 (décembre 2022) : 1–24. http://dx.doi.org/10.2979/esj.2022.a886946.
Texte intégralWei, Jingrui, et Paul M. Voyles. « Foundry-ML : a Platform for FAIR Machine Learning in Materials Science ». Microscopy and Microanalysis 29, Supplement_1 (22 juillet 2023) : 720. http://dx.doi.org/10.1093/micmic/ozad067.355.
Texte intégralGaikar, Asha, Dr Uttara Gogate et Amar Panchal. « Review on Evaluation of Stroke Prediction Using Machine Learning Methods ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 4 (30 avril 2023) : 1011–17. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.50262.
Texte intégralGuo, Zhihao, Shengyuan Chen, Xiao Huang, Zhiqiang Qian, Chunsing Yu, Yan Xu et Fang Ding. « Fair Benchmark for Unsupervised Node Representation Learning ». Algorithms 15, no 10 (17 octobre 2022) : 379. http://dx.doi.org/10.3390/a15100379.
Texte intégralAmpountolas, Apostolos, Titus Nyarko Nde, Paresh Date et Corina Constantinescu. « A Machine Learning Approach for Micro-Credit Scoring ». Risks 9, no 3 (9 mars 2021) : 50. http://dx.doi.org/10.3390/risks9030050.
Texte intégralZhang, Yixuan, Boyu Li, Zenan Ling et Feng Zhou. « Mitigating Label Bias in Machine Learning : Fairness through Confident Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 15 (24 mars 2024) : 16917–25. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29634.
Texte intégralMenezes, Andreia Duarte, Edilberto Pereira Teixeira, Jose Roberto Delalibera Finzer et Rafael Bonacin de Oliveira. « Machine learning-driven development of niobium-containing optical glasses ». Research, Society and Development 11, no 9 (5 juillet 2022) : e13811931290. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v11i9.31290.
Texte intégralAsher, Nicholas, Lucas De Lara, Soumya Paul et Chris Russell. « Counterfactual Models for Fair and Adequate Explanations ». Machine Learning and Knowledge Extraction 4, no 2 (31 mars 2022) : 316–49. http://dx.doi.org/10.3390/make4020014.
Texte intégralMohsin, Farhad, Ao Liu, Pin-Yu Chen, Francesca Rossi et Lirong Xia. « Learning to Design Fair and Private Voting Rules ». Journal of Artificial Intelligence Research 75 (30 novembre 2022) : 1139–76. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.13734.
Texte intégralGoretzko, David, et Laura Sophia Finja Israel. « Pitfalls of Machine Learning-Based Personnel Selection ». Journal of Personnel Psychology 21, no 1 (janvier 2022) : 37–47. http://dx.doi.org/10.1027/1866-5888/a000287.
Texte intégralYugam Bajaj and Shallu Bashambu. « Traffic Signs Detection Using Machine Learning Algorithms ». November 2020 6, no 11 (23 novembre 2020) : 109–12. http://dx.doi.org/10.46501/ijmtst061119.
Texte intégralZhao, Yanqi, Yong Yu, Yannan Li, Gang Han et Xiaojiang Du. « Machine learning based privacy-preserving fair data trading in big data market ». Information Sciences 478 (avril 2019) : 449–60. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2018.11.028.
Texte intégralLuo, Xi, Ran Yan, Shuaian Wang et Lu Zhen. « A fair evaluation of the potential of machine learning in maritime transportation ». Electronic Research Archive 31, no 8 (2023) : 4753–72. http://dx.doi.org/10.3934/era.2023243.
Texte intégralMudarakola, Lakshmi Prasad, D. Shabda Prakash, K. L. N. Shashidhar et D. Yaswanth. « Car Price Prediction Using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, no 5 (31 mai 2024) : 81–87. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.61441.
Texte intégralBuijs, Maria Magdalena, Mohammed Hossain Ramezani, Jürgen Herp, Rasmus Kroijer, Morten Kobaek-Larsen, Gunnar Baatrup et Esmaeil S. Nadimi. « Assessment of bowel cleansing quality in colon capsule endoscopy using machine learning : a pilot study ». Endoscopy International Open 06, no 08 (août 2018) : E1044—E1050. http://dx.doi.org/10.1055/a-0627-7136.
Texte intégralCovaci, Florina. « Machine Learning Empowered Insights into Rental Market Behavior ». Journal of Economics, Finance and Accounting Studies 6, no 2 (23 avril 2024) : 143–55. http://dx.doi.org/10.32996/jefas.2024.6.2.11.
Texte intégralPemmaraju Satya Prem. « Machine learning in employee performance evaluation : A HRM perspective ». International Journal of Science and Research Archive 11, no 1 (28 février 2024) : 1573–85. http://dx.doi.org/10.30574/ijsra.2024.11.1.0193.
Texte intégralLakshmi, Metta Dhana, Jani Revathi, Chichula Sravani, Maddila Adarsa Suhas et 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, no 4 (30 avril 2024) : 2557–66. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.60337.
Texte intégralChakraborty, Pratic. « Embedded Machine Learning and Embedded Systems in the Industry. » International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 11 (30 novembre 2021) : 1872–75. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.39067.
Texte intégralFazelpour, Sina, et Maria De-Arteaga. « Diversity in sociotechnical machine learning systems ». Big Data & ; Society 9, no 1 (janvier 2022) : 205395172210820. http://dx.doi.org/10.1177/20539517221082027.
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