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人工知能(AI)を現実の世界に展開する場合、AIのパフォーマンスを特徴づけることで、AIの動作を信頼できることは、常に存在する重要なトピックです。この特性評価における重要でまだほとんど未踏のタスクは、
arxiv_reader のブックマーク 2021/07/30 11:35
公平性の一般化:未知の敏感な属性の発見と軽減[arXiv reaDer][arXiv][dataset][face][domain]人工知能(AI)を現実の世界に展開する場合、AIのパフォーマンスを特徴づけることで、AIの動作を信頼できることは、常に存在する重要なトピックです。この特性評価における重要でまだほとんど未踏のタスクは、2021/07/30 11:35
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2021/07/30
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人工知能(AI)を現実の世界に展開する場合、AIのパフォーマンスを特徴づけることで、AIの動作を信頼できることは、常に存在する重要なトピックです。この特性評価における重要でまだほとんど未踏のタスクは、
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公平性の一般化:未知の敏感な属性の発見と軽減
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