使用 MinDiff 框架减轻 ML 模型中的不公平偏见 / 开普饭

摘要: 多示例多标签学习框架是一种针对解决多义性问题而提出的新型机器学习框架,在多示例多标签学习框架中,一个对象是用一组示例集合来表示,并且和一组类别标签相关联.E-MIMLSVM+算法是多示例多标签 ...

当前的大规模语言模型可能由于其训练数据而产生政治偏见,当将它们部署在现实环境中时可能会导致严重的问题. 在本文中,我们提出了用于衡量GPT-2生成中的政治偏见的指标,并提出了一种强化学习(RL)框架, ...

UML 是统一建模语言的缩写,是一种标准化建模语言,由一组集成的图表组成,旨在帮助系统和软件开发人员指定.可视化.构建和记录软件系统的工件,以及用于业务建模和其他非软件系统. UML 代表了一组最佳工 ...

Bagging and Boosting框架 Bagging和Boosting是两类最常用以及好用的模型融合框架,殊途而同归. Bagging框架 Bagging(Breiman, 1996) 方法是 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=11334 有多种性能指标来描述机器学习模型的质量.但是,问题是,对于问题正确的方法是什么?在这里,我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标. ...

机器学习中的数据偏差是一种错误,其中数据集的某些元素比其他元素具有更大的权重和或表示.有偏见的数据集不能准确地表示模型的用例,从而导致结果偏斜,准确性水平低和分析错误. 通常,用于机器学习项目的训练数 ...

基于mRNA的疗法正在迅速进入临床,并具有造福全球数百万人的巨大潜力.将可以通过mRNA转运瞬间恢复蛋白质的损伤作为治疗靶点是一个具有吸引力的领域,但一直到最近,这一领域的研究仍然十分少见. 肝纤维化 ...

大家好哇,前不久,在卖萌屋NLP群里默默潜水的白鹡鸰被群友提到的一篇Google几天前放出的59页超长论文炸得飞了起来. 来,大家来感受一下气势浩大的论文首页文章名字是Underspecificat ...

ML之catboost:catboost模型中常用的Pool类型数据结构源代码解读.案例应用之详细攻略 catboost模型中常用的Pool类型数据源结构代码解读 Pool简介 Pool 是在CatB ...

根据BLM业务领先模型的理论,那么人才管理策略的根基是公司战略,企业要做好人才管理策略,需要思考四大问题,这些问题涵盖了公司战略和人力资源管理的重要内容: 问题一:我们的战略对人才的需求是什么.这里涉 ...

百森智投创始人冉涛老师在他的分享中提到:改革开放以来,创业者数不胜数,但真正成功的万中无一,大部分创业人在企业创立之初,都会高谈论阔战略发展,制定未来的目标.但很多时候,这些创业人在制定战略的时候并不 ...

作者:哈工大SCIR 徐啸 0. 何为位置信息首先简单谈一下位置信息.一般将位置信息简单分为绝对位置信息和相对位置信息,并且前者对句子语义的影响不大,更为重要的是后者. 以情感分析 (Sentime ...

小勤:上次说可以通过对逆向连接表编辑DAX公式按需要返回模型中的数据(具体见文章<链接回表,让Power Pivot和Excel的互动更加精彩>),具体是怎么弄的?大海:对的.这个说简单也 ...

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

编译:微科盟 Marvin,编辑:微科盟景行.江舜尧. 微科盟原创微文,欢迎转发转载. 导读髓系细胞触发受体2(TREM2)作为阿尔茨海默病(AD)风险基因的发现,加速了对小胶质细胞在AD中作用的研 ...

使用 MinDiff 框架减轻 ML 模型中的不公平偏见