"Gene-set anawysis is severewy biased when appwied to genome-wide. Did the Associated Press, the venerable American agency that is one of the world’s biggest news providers, collaborate with the Nazis during World War II?
Сделать репост в соц сети!
- Что такое биасы
- Examples Of Biased News Articles
- Что такое ульт биас
- BBC presenter confesses broadcaster ignores complaints of bias
Biased.News – Bias and Credibility
A bias incident targets a person based upon any of the protected categories identified in The College of New Jersey Policy Prohibiting Discrimination in the Workplace/Educational Environment. Investors possessing this bias run the risk of buying into the market at highs. Addressing bias in AI is crucial to ensuring fairness, transparency, and accountability in automated decision-making systems. usable — Bias is designed to be as comfortable to work with as possible: when application is started, its state (saved upon previous session shutdown) is restored: size and position of the window on the screen, last active data entry, etc.
AI Can ‘Unbias’ Healthcare—But Only If We Work Together To End Data Disparity
Download your free copy to learn more about bias in generative AI and how to overcome it. I agree to receive new research papers announcements and blog content recommendations as well as information about InData Labs services and special offers We take your privacy seriously. All personal information is kept safe and never shared with anyone. Please leave this field empty.
Например, артисты 1997 года рождения будут называться 97 line.
Необычно, правда? А знаешь, почему именно его называют словом «макнэ»? Да просто потому что он самый младший участник группы. Еще есть стереотип, что раз он моложе всех, то должен быть миленьким и тихим.
Но порой все происходит совершенно наоборот! Если младшенький начинает троллить и издеваться над старшими, то он превращается в «злого макнэ». Огромный плюс такой системы, что они могут выступать отдельно от основного состава группы, но не расформировываться.
Также важно понимать, что это может быть не один конкретный участник, а несколько. Однако, как правило, у каждого фаната есть свой основной биас. Что такое биас врекер Биас врекер — участник коллектива, который может занять место биаса в будущем. Это может произойти, если он начнет больше нравиться конкретному фанату, заменяя на этом месте текущего биаса.
Другие термины в К-поп В мире К-поп существует множество других специальных терминов, которые могут быть полезны для понимания фандомной культуры: Стенить — это означает не только слушать музыку группы, но любить ее, следить за новостями и выступлениями, общаться с другими фанатами и т.
Main articles: Industry self-regulation and Regulatory capture Self-regulation is the process whereby an organization monitors its own adherence to legal, ethical, or safety standards, rather than have an outside, independent agency such as a third party entity monitor and enforce those standards. If any organization, such as a corporation or government bureaucracy, is asked to eliminate unethical behavior within their own group, it may be in their interest in the short run to eliminate the appearance of unethical behavior, rather than the behavior itself. Regulatory capture is a form of political corruption that can occur when a regulatory agency , created to act in the public interest , instead advances the commercial or political concerns of special interest groups that dominate the industry or sector it is charged with regulating. The effectiveness of shilling relies on crowd psychology to encourage other onlookers or audience members to purchase the goods or services or accept the ideas being marketed. Shilling is illegal in some places, but legal in others. Main article: Bias statistics Statistical bias is a systematic tendency in the process of data collection, which results in lopsided, misleading results. This can occur in any of a number of ways, in the way the sample is selected, or in the way data are collected. Main article: Forecast bias A forecast bias is when there are consistent differences between results and the forecasts of those quantities; that is: forecasts may have an overall tendency to be too high or too low. It is usually controlled using a double-blind system , and was an important reason for the development of double-blind experiments.
Reporting bias and social desirability bias edit Main articles: Reporting bias and Social desirability bias In epidemiology and empirical research , reporting bias is defined as "selective revealing or suppression of information" of undesirable behavior by subjects [88] or researchers. This can propagate, as each instance reinforces the status quo, and later experimenters justify their own reporting bias by observing that previous experimenters reported different results. Social desirability bias is a bias within social science research where survey respondents can tend to answer questions in a manner that will be viewed positively by others.
Bad News Bias
Примеры употребления. Биас — это любимый участник из музыкальной группы, коллектива (чаще всего K-pop). Биас (от слова «bias», означающего предвзятость) — это участник группы, который занимает особенное место в сердце фаната. Quam Bene Non Quantum: Bias in a Family of Quantum Random Number. In response, the Milli Majlis of Azerbaijan issued a statement denouncing the European Parliament resolution as biased and lacking objectivity.
What are the types of AI bias?
- Ground News - Media Bias
- Who is the Least Biased News Source? Simplifying the News Bias Chart
- How investors’ behavioural biases affect investment decisions
- RBC Defeats Ex-Branch Manager’s Racial Bias, Retaliation Suit
- Происхождение
Искажение оценки информации в нейромаркетинге: понимание проблемы
В процессе аудита Hybe также получил заявление о том, что генеральный директор Ador стремится «в конечном итоге избавиться от Hybe». На основании этих материалов Hybe сегодня же подаст уголовное заявление против вовлеченных лиц, обвинив их в профессиональном нарушении. Hybe планирует оказать психологическую и эмоциональную помощь участницам NewJeans и поддержать их в меру своих возможностей для успешного камбэка. Компания также планирует как можно скорее встретиться с юридическими представителями участниц группы, чтобы обсудить способы их защиты. Генеральный директор Hybe Пак Джи Вон сказал: «Мы приносим извинения нашим поклонникам, артистам и участницам группы за неудобства, вызванные событиями, произошедшими в процессе обновления нашего мультилейбла.
В эту базу попадают абсолютно все ваши действия, связанные с финансами и всевозможными учреждениями взяли кредит в банке — ваши данные попадают в БИАС, оплатили штраф ГИБДД — снова информация попадает в БИАС, заплатили налоги — ну, вы поняли принцип. Доступ к этой базе может получить любое юридическое лицо, достаточно просто купить аккаунт и оплачивать несколько рублей за каждый запрос. Работать в системе просто.
Специалист забивает ваши ФИО и дату рождения в строку поиска и сразу переходит на вашу страницу.
After all, humans are creating the biased data while humans and human-made algorithms are checking the data to identify and remove biases. What we can do about AI bias is to minimize it by testing data and algorithms and developing AI systems with responsible AI principles in mind.
How to fix biases in AI and machine learning algorithms? Firstly, if your data set is complete, you should acknowledge that AI biases can only happen due to the prejudices of humankind and you should focus on removing those prejudices from the data set. However, it is not as easy as it sounds.
A naive approach is removing protected classes such as sex or race from data and deleting the labels that make the algorithm biased. So there are no quick fixes to removing all biases but there are high level recommendations from consultants like McKinsey highlighting the best practices of AI bias minimization: Source: McKinsey Steps to fixing bias in AI systems: Fathom the algorithm and data to assess where the risk of unfairness is high. For instance: Examine the training dataset for whether it is representative and large enough to prevent common biases such as sampling bias.
Conduct subpopulation analysis that involves calculating model metrics for specific groups in the dataset. This can help determine if the model performance is identical across subpopulations. Monitor the model over time against biases.
The outcome of ML algorithms can change as they learn or as training data changes. Model building and evaluation can highlight biases that have gone noticed for a long time. In the process of building AI models, companies can identify these biases and use this knowledge to understand the reasons for bias.
Through training, process design and cultural changes, companies can improve the actual process to reduce bias.
В программе салона демонстрационные полеты и ежедневные показы.
Что такое ульт биас
Meanwhile, Armenian Prime Minister Nikol Pashinyan said he intended to intensify political and diplomatic efforts to sign a peace treaty with Azerbaijan, Russia's TASS news agency reported on Thursday. Discover videos related to биас что значит on TikTok. Media bias is the bias or perceived bias of journalists and news producers within the mass media in the selection of events, the stories that are reported, and how they are covered. Лирическое отступление: p-hacking и publication bias.
Bias in Generative AI: Types, Examples, Solutions
9 Study limitations Reviewers identified a possible existence of bias Risk of bias was infinitesimal to none. Их успех — это результат их усилий, трудолюбия и непрерывного стремления к совершенству. Что такое «биас»? это систематическое искажение или предубеждение, которое может влиять на принятие решений или оценку ситуации. Что такое биас. Биас, или систематическая ошибка, в контексте принятия решений означает предвзятость или неправильное искажение результатов, вызванное некорректным восприятием, предубеждениями или неправильным моделированием данных.
"Fake News," Lies and Propaganda: How to Sort Fact from Fiction
В качестве пожелания к рынку: хотелось бы увидеть такие кейсы в российской практике и посмотреть на экономическую эффектиность внедрения Posted by.
Psychological utility, "consumers get direct utility from news whose bias matches their own prior beliefs. Demand-side incentives are often not related to distortion. Competition can still affect the welfare and treatment of consumers, but it is not very effective in changing bias compared to the supply side. Mass media skew news driven by viewership and profits, leading to the media bias.
And readers are also easily attracted to lurid news, although they may be biased and not true enough. Also, the information in biased reports also influences the decision-making of the readers. Their findings suggest that the New York Times produce biased weather forecast results depending on the region in which the Giants play. When they played at home in Manhattan, reports of sunny days predicting increased. From this study, Raymond and Taylor found that bias pattern in New York Times weather forecasts was consistent with demand-driven bias.
The rise of social media has undermined the economic model of traditional media. The number of people who rely upon social media has increased and the number who rely on print news has decreased. Messages are prioritized and rewarded based on their virality and shareability rather than their truth, [47] promoting radical, shocking click-bait content. Some of the main concerns with social media lie with the spread of deliberately false information and the spread of hate and extremism. Social scientist experts explain the growth of misinformation and hate as a result of the increase in echo chambers.
Because social media is tailored to your interests and your selected friends, it is an easy outlet for political echo chambers.
For example, underdiagnosis bias in imaging AI models for chest radiographs may disproportionately affect female, young, Black, Hispanic, and Medicaid-insured patients, potentially due to biases in the data used for training. Concerns about AI systems amplifying health inequities stem from their potential to capture social determinants of health or cognitive biases inherent in real-world data.
For instance, algorithms used to screen patients for care management programmes may inadvertently prioritise healthier White patients over sicker Black patients due to biases in predicting healthcare costs rather than illness burden. Similarly, automated scheduling systems may assign overbooked appointment slots to Black patients based on prior no-show rates influenced by social determinants of health. Addressing these issues requires careful consideration of the biases present in training data and the potential impact of AI decisions on different demographic groups.
Failure to do so can perpetuate existing health inequities and worsen disparities in healthcare access and outcomes. Metrics to Advance Algorithmic Fairness in Machine Learning Algorithm fairness in machine learning is a growing area of research focused on reducing differences in model outcomes and potential discrimination among protected groups defined by shared sensitive attributes like age, race, and sex. Unfair algorithms favour certain groups over others based on these attributes.
Various fairness metrics have been proposed, differing in reliance on predicted probabilities, predicted outcomes, actual outcomes, and emphasis on group versus individual fairness. Common fairness metrics include disparate impact, equalised odds, and demographic parity. However, selecting a single fairness metric may not fully capture algorithm unfairness, as certain metrics may conflict depending on the algorithmic task and outcome rates among groups.
Therefore, judgement is needed for the appropriate application of each metric based on the task context to ensure fair model outcomes. This interdisciplinary team should thoroughly define the clinical problem, considering historical evidence of health inequity, and assess potential sources of bias. After assembling the team, thoughtful dataset curation is essential.
This involves conducting exploratory data analysis to understand patterns and context related to the clinical problem. The team should evaluate sources of data used to train the algorithm, including large public datasets composed of subdatasets. Addressing missing data is another critical step.
Common approaches include deletion and imputation, but caution should be exercised with deletion to avoid worsening model performance or exacerbating bias due to class imbalance. A prospective evaluation of dataset composition is necessary to ensure fair representation of the intended patient population and mitigate the risk of unfair models perpetuating health disparities. Additionally, incorporating frameworks and strategies from non-radiology literature can provide guidance for addressing potential discriminatory actions prompted by biased AI results, helping establish best practices to minimize bias at each stage of the machine learning lifecycle.
Splitting data at lower levels like image, series, or study still poses risks of leakage due to shared features among adjacent data points. When testing the model, involving data scientists and statisticians to determine appropriate performance metrics is crucial. Additionally, evaluating model performance in both aggregate and subgroup analyses can uncover potential discrepancies between protected and non-protected groups.
For model deployment and post-deployment monitoring, anticipating data distribution shifts and implementing proactive monitoring practices are essential. Continuous monitoring allows for the identification of degrading model performance and associated factors, enabling corrective actions such as adjusting for specific input features driving data shift or retraining models.
Her colleague Nick Robinson has also had to fend off accusations of pro-Tory bias and anti-Corbyn reporting. You can share this story on social media: Follow RT on.
Биас — что это значит
9 Study limitations Reviewers identified a possible existence of bias Risk of bias was infinitesimal to none. Bias: Left, Right, Center, Fringe, and Citing Snapchat Several months ago a colleague pointed out a graphic depicting where news fell in terms of political bias. News that carries a bias usually comes with positive news from a state news organization or policies that are financed by the state leadership. Discover videos related to биас что значит on TikTok. as a treatment for depression: A meta-analysis adjusting for publication bias.
Years of pressure
- Search code, repositories, users, issues, pull requests...
- Selcaday, лайтстики, биасы. Что это такое? Рассказываем в материале RTVI
- Глоссарий | K-pop вики | Fandom
- Edicts from on high
Is the BBC News Biased…?
Если мы хотим, чтобы наша лампа усиливала напряжение переменного тока, а не выпрямляла его, превращая в постоянный, нам нужно контролировать число электронов, которые проходят через пластину. Для этого в лампе есть специальная решетка-электрод. Она из себя представляет небольшое сплетение проводов, обвитых вокруг катода, но при этом не прикасающихся к нему. Меняя напряжение на этой решетка, мы можем изменять её заряд.
Таким образом, она либо притягивает их, либо не даёт электронам проскочить зависит от напряжения на решетке. Итак, меняя напряжение на этой маленькой решетке, мы меняем напряжение на выходе. Маленькое изменение на входе даёт очень большое изменение на выходе.
Вот так работает ваш усилитель. Итак, с электронами и лампами мы разобрались. По словарю: Bias — напряжение смещения, электрическое смещение подавать напряжение смещения, подавать смещение Двигаясь через решётку, электроны её нагревают.
Если число электронов, которые проходят через решетку, достигает определенного уровня, она перегревается и разрушается. Нашей лампе приходит конец. Вот это-то и есть подстройка напряжения на той самой решетке.
Напряжение смещения bias voltage — это источник равномерного напряжения, подаваемого на решетку с целью того, чтобы она отталкивала электроды, то есть она должна быть более отрицательная, чем катод. Таким образом регулируется число электронов, которые проникают сквозь решетку. Напряжение смещения настраивается для того, чтобы лампы работали в оптимальном режиме.
Величина этого напряжения зависит от ваших новых ламп и от схемы усилителя. Таким образом, настройка биаса означает, что ваш усилитель работает в оптимальном режиме, что касается как и ламп, так и самой схемы усилителя. Первый описан в самом начале статьи — это фиксированный биас.
Фиксированный биас, подразумевает одно и то же отрицательное напряжение, подаваемое на решетку управляющую сетку лампы. Если же вы видите регулятор напряжения в виде маленького потенциометра, это тоже фиксированный биас, потому что вы настраиваете с его помощью какую-то одну определенную величину напряжения. Однако большинство компаний применяет в схеме своих усилителей технические решения, позволяющие использовать самые разные лампы с различными параметрами.
Еще один способ настройки — это катодный биас. Его принцип заключается не в постоянном напряжении, подаваемом на решетку. Вместо этого между катодом и землёй помещается резистор с большим сопротивлением.
Это позволяет стабилизировать напряжение в лампе. Сама схема довольно сложная, поэтому описывать мы ее не будем.
This is despite the site pushing absolutely bunk racialist pseudoscience [44] and highly questionable views on hereditarianism [45] and other biological bullshit. This is also in spite of the founder following 16 alt-right accounts on Twitter and being hosted on the alt-right Rebel Media , while other frequent contributors include Toby Young , supporter of eugenics ; and Adam Perkins , supporter of hereditarianism. Quillette included several alt-right figures, KKK members, Proud Boys, and Neo-Nazis in their list of conservatives being oppressed by media.
Почему так сложно его побороть? Что такое "предвзятость искусственного интеллекта" AI bias? С чем связано возникновение этого явления и как с ним бороться? В материале, подготовленном специально для TAdviser, на эти вопросы отвечает журналист Леонид Черняк. В основе всего того, что является практикой ИИ машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Причина высокого интереса к AI bias объясняется тем, что результаты внедрения технологий ИИ в ряде случаев нарушают принципы расового и гендерного равенства Вот почему за последние пару лет заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Причина столь высокого интереса к AI bias объясняется тем, что результаты внедрения технологий ИИ в ряде случаев задевают основные ценности современного общества. Они проявляются в нарушении таких важных принципов как расовое и гендерное равенства. Внешне AI bias проявляется в том, что многие аналитические системы, созданные на основе глубинного обучения, неожиданным образом демонстрируют склонность к принятию, скажем так, пристрастных выводов, таких, которые в последующем могут привести к ошибочным решениям, сделанным на их основе. Решения, страдающие AI bias, стали причиной общественных возмущений в связи с несправедливостью некоторых действий пенитенциарной системы США по отношению к афро-американцам, они были вызваны ошибками в распознавании лиц этнических меньшинств. Хорошо известен скандал с запуском корпорацией Microsoft голосового помощника Tay, вскорости замененного на Zo [6]. Игорь Лейпи, ГК Softline: Объем поставок российских операционных систем в ближайшие годы увеличится как минимум вдвое Проявление относительно несложными системами якобы «человеческих качеств» оказалась лакомым куском для тех, кто склонен антропоморфизировать ИИ. Вполне естественно, что первыми на возможные пагубные последствия AI bias обратили внимание философствующие защитники «Азиломарских принципов искусственного интеллекта» [7]. Среди этих 23 положений есть совершенно здравые с 1 по 18 , но другие с 19 по 23 , принятые под влиянием Илона Маска , Рея Курцвейла и покойного Стивена Хокинга носят, скажем так, общеразговорный характер. Они распространяются в область сверхразума и сингулярности, которыми регулярно и безответственно пугают наивное народонаселение. Возникают естественные вопросы — откуда взялась AI bias и что с этой предвзятостью делать? Справедливо допустить, что предвзятость ИИ не вызвана какими-то собственными свойствами моделей, а является прямым следствием двух других типов предвзятостей — хорошо известной когнитивной и менее известной алгоритмической. В процессе обучения сети они складываются в цепочку и в итоге возникает третье звено — AI bias.
В данном обзоре мы не рассматриваем акустические датчики температуры и пирометры, позволяющие проводить мониторинг температуры дистанционно без погружения датчика в измеряемую среду , в условиях, где это невозможно осуществить иными средствами. Все вышеперечисленные датчики имеют относительно малые размеры и, соответственно, имеют небольшую площадь до нескольких кв. Поэтому любые рекомендации по количеству датчиков, размещаемых в контролируемом объёме, могут быть лишь условными, поскольку присутствует очень много факторов, влияющих на точность и результат мониторинга. Это: — характер среды твёрдая, жидкая, газообразная , — размеры и геометрия контролируемого объёма, — влажность, — условия естественной конвекции и скорость потоков принудительной вентиляции или жидкости, — радиационная составляющая и теплопередача особенно, если датчик соприкасается с какой-либо поверхностью , — расположение реф. Что такое система классификации термоиндикаторов по классу защиты IP? Под степенью защиты понимается способ защиты, проверяемый стандартными методами испытаний, который обеспечивается оболочкой от доступа к опасным частям опасным токоведущим и опасным механическим частям , попадания внешних твёрдых предметов и или воды внутрь оболочки. Маркировка степени защиты оболочки электрооборудования осуществляется при помощи международного знака защиты IP и двух цифр, первая из которых означает защиту от попадания твёрдых предметов, вторая — от проникновения воды. За цифрами могут идти одна или две буквы, дающие вспомогательную информацию. Например, бытовая электрическая розетка может иметь степень защиты IP22 — она защищена от проникновения пальцев и не может быть повреждена вертикально или почти вертикально капающей водой.