Covering land, maritime and air domains, Defense Advancement allows you to explore supplier capabilities and keep up to date with regular news listings, webinars and events/exhibitions within the industry. Bias instability measures the amount that a sensor output will drift during operation over time and at a steady temperature. Reuters’ fact check section has a Center bias, though there may be some evidence of Lean Left bias, according to a July 2021 Small Group Editorial Review by AllSides editors on the left, cen. Что такое BIAS (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.
"Fake News," Lies and Propaganda: How to Sort Fact from Fiction
Их успех — это результат их усилий, трудолюбия и непрерывного стремления к совершенству. Что такое «биас»? Expose media bias and explore a comparison of the most biased and unbiased news sources today. In response, the Milli Majlis of Azerbaijan issued a statement denouncing the European Parliament resolution as biased and lacking objectivity. Bias News. WASHINGTON (AP) — White House orders Cabinet heads to notify when they can't perform duties as it reviews policies after Austin's illness. Evaluating News - LibGuides at University of South.
Что такое биасы
| BBC presenter confesses broadcaster ignores complaints of bias | К итогам минувшего Международного авиасалона в Бахрейне (BIAS) в 2018 можно отнести: Более 5 млрд. долл. |
| Bias in AI: What it is, Types, Examples & 6 Ways to Fix it in 2024 | Biased news articles, whether driven by political agendas, sensationalism, or other motives, can shape public opinion and influence perceptions. |
| Biased.News – Bias and Credibility | Американский производитель звукового программного обеспечения компания BIAS Inc объявила о прекращении своей деятельности. |
| Главная страница | Что такое "предвзятость искусственного интеллекта" (AI bias)? С чем связано возникновение этого явления и как с ним бороться? |
Что такое bias в контексте машинного обучения?
Only by comparing news reports from a wide variety of sources can this type of bias be observed. Bias through placement Where a story is placed influences what a person thinks about its importance. Stories on the front page of the newspaper are thought to be more important than stories buried in the back. Many television and radio newscasts run stories that draw ratings first and leave the less appealing for later. Coverage of the Republican National Convention begins on page 26. Bias by photos, captions, and camera angles Pictures can make a person look good, bad, silly, etc. On TV, images, captions, and narration of a TV anchor or reporter can be sources of bias.
Some of their examples do have neutral language, but fail to mention how articles preface police deaths as "hero down"; other articles, some writtten by the community, others by Sandy Malone, a managing editor, do have loaded, misleading headlines such as "School District Defends AP History Lesson Calling Trump A Nazi And Communist". The Blue Lives Matter article also fails to note the distinction between addressing shortage of hydroxychloroquine used to treat malaria compared to using the drug for limited circumstances, emergency use authorization while creating the narrative of apparently hypocritical governors. It helps if someone brings the problem to their attention with citations, [58] and the problem is fixed speedily.
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. Media Bias Fact Check later updated Quillette on July 19, 2019 and has rated them Questionable based on promotion of racial pseudoscience as well as moving away from right-center to right bias.
Фанмит fanmeet Встреча айдола с фанатами. Фансайн fansign Мероприятие, где айдол раздает автографы фанатам. Фансайт fansite Человек, занимающийся фотографированием айдолов. Фанчант fanchant Слова, которые фанаты подпевают во время выступления айдолов.
Why is the resolution of the European Parliament called biased?
There are a wide range of sorts of attribution biases, such as the ultimate attribution error , fundamental attribution error , actor-observer bias , and self-serving bias. People also tend to interpret ambiguous evidence as supporting their existing position. Biased search, interpretation and memory have been invoked to explain attitude polarization when a disagreement becomes more extreme even though the different parties are exposed to the same evidence , belief perseverance when beliefs persist after the evidence for them is shown to be false , the irrational primacy effect a greater reliance on information encountered early in a series and illusory correlation when people falsely perceive an association between two events or situations. Confirmation biases contribute to overconfidence in personal beliefs and can maintain or strengthen beliefs in the face of contrary evidence. Poor decisions due to these biases have been found in political and organizational contexts.
It is an influence over how people organize, perceive, and communicate about reality. For political purposes, framing often presents facts in such a way that implicates a problem that is in need of a solution. Members of political parties attempt to frame issues in a way that makes a solution favoring their own political leaning appear as the most appropriate course of action for the situation at hand. Numerous such biases exist, concerning cultural norms for color, location of body parts, mate selection , concepts of justice , linguistic and logical validity, acceptability of evidence , and taboos.
Ordinary people may tend to imagine other people as basically the same, not significantly more or less valuable, probably attached emotionally to different groups and different land. If the observer likes one aspect of something, they will have a positive predisposition toward everything about it. Studies have demonstrated that this bias can affect behavior in the workplace , [61] in interpersonal relationships , [62] playing sports , [63] and in consumer decisions.
Biased search, interpretation and memory have been invoked to explain attitude polarization when a disagreement becomes more extreme even though the different parties are exposed to the same evidence , belief perseverance when beliefs persist after the evidence for them is shown to be false , the irrational primacy effect a greater reliance on information encountered early in a series and illusory correlation when people falsely perceive an association between two events or situations. Confirmation biases contribute to overconfidence in personal beliefs and can maintain or strengthen beliefs in the face of contrary evidence. Poor decisions due to these biases have been found in political and organizational contexts. It is an influence over how people organize, perceive, and communicate about reality.
For political purposes, framing often presents facts in such a way that implicates a problem that is in need of a solution. Members of political parties attempt to frame issues in a way that makes a solution favoring their own political leaning appear as the most appropriate course of action for the situation at hand. Numerous such biases exist, concerning cultural norms for color, location of body parts, mate selection , concepts of justice , linguistic and logical validity, acceptability of evidence , and taboos. Ordinary people may tend to imagine other people as basically the same, not significantly more or less valuable, probably attached emotionally to different groups and different land. If the observer likes one aspect of something, they will have a positive predisposition toward everything about it. Studies have demonstrated that this bias can affect behavior in the workplace , [61] in interpersonal relationships , [62] playing sports , [63] and in consumer decisions. The current baseline or status quo is taken as a reference point, and any change from that baseline is perceived as a loss.
Status quo bias should be distinguished from a rational preference for the status quo ante, as when the current state of affairs is objectively superior to the available alternatives, or when imperfect information is a significant problem.
News is a right-wing conspiracy and pseudoscience website that routinely publishes false information. News is a part of the Natural News Network. This website lacks transparency and does not disclose ownership. According to Politifact , the Natural News Network, known for spreading health misinformation, has rebranded itself as a pro-Trump outlet to circumvent a Facebook ban. Read our profile on the United States government and media.
То есть AI bias не собственное свойство ИИ, о следствие переноса в системы качеств, присущих их авторам. Существование алгоритмической пристрастности Algorithmic bias нельзя назвать открытием. Об угрозе возможного «заражения машины человеческими пристрастиями» много лет назад впервые задумался Джозеф Вейценбаум, более известный как автор первой способной вести диалог программы Элиза, написанной им в еще 1966 году. С ней Вейценбаум одним из первых предпринял попытку пройти тест Тьюринга, но он изначально задумывал Элизу как средство для демонстрации возможности имитационного диалога на самом поверхностном уровне. Это был академический розыгрыш высочайшего уровня. Совершенно неожиданно для себя он обнаружил, что к его «разговору с компьютером », в основе которого лежала примитивная пародия, основанная на принципах клиент-центрированной психотерапии Карла Роджерса, многие, в том числе и специалисты, отнеслись всерьез с далеко идущими выводами. В современности мы называем такого рода технологии чат-ботами. Тем, кто верит в их интеллектуальность, стоит напомнить, что эти программы не умнее Элизы. Вейценбаум наряду с Хьюбертом Дрейфусом и Джоном Серлем вошел в историю ИИ как один из основных критиков утверждений о возможности создания искусственного мозга и тем более искусственного сознания, сравнимого с человеческим по своим возможностям. В переведенной на русский язык в 1982 году книге «Возможности вычислительных машин и человеческий разум» Вейценбаум предупреждал об ошибочности отождествления естественного и искусственного разума, основываясь на сравнительном анализе фундаментальных представлений психологии и на наличии принципиальных различий между человеческим мышлением и информационными процессами в компьютере. А возвращаясь к AI bias заметим, что более тридцати лет назад Вейценбаум писал о том, что предвзятость программы может быть следствием ошибочно использованных данных и особенностей кода этой самой программы. Если код не тривиален, скажем, не формула записанная на Fortran, то такой код так или иначе отражает представления программиста о внешнем мире, поэтому не следует слепо доверять машинным результатам. А в далеко не тривиальных по своей сложности приложениях глубинного обучения алгоритмическая пристрастность тем более возможна. Она возникает в тех случаях, когда система отражает внутренние ценности ее авторов, на этапах кодирования, сбора и селекции данных, используемых для тренировки алгоритмов. Алгоритмическая пристрастность возникает не только вследствие имеющихся культурных, социальных и институциональных представлений, но и из-за возможных технических ограничений. Существование алгоритмической предвзятости находится в противоречии с интуитивным представлением, а в некоторых случаях с мистической убежденностью в объективности результатов, полученных в результате обработки данных на компьютере. Хорошее введение в тематику, связанную с алгоритмическими пристрастностями, можно найти в статье The Foundations of Algorithmic Bias [9]. В статье «Вот почему возникают ИИ-привязанности и почему с ними сложно бороться» [10] , опубликованной в феврале 2019 года в MIT Review, выделяются три момента, способствующие возникновению AI bias. Однако, как не странно, их не связывают когнитивными предвзятостями, хотя нетрудно заметить, что в корне всех трех лежат именно они. Постановка задачи Framing the problem. Проблема состоит в том, что методами машинного обучения обычно хочется опередить нечто, не имеющее строгого определения. Скажем банк хочет определить кредитные качества заемщика, но это весьма размытое понятие и результат работы модели будет зависеть от того, как разработчики, в силу своих личных представлений, смогут это качество формализовать. Сбор данных для обучения Collecting the data. На данном этапе может быть два источника предвзятости: данные могут быть не репрезентативны или же могут содержать предрассудки.
Why is the resolution of the European Parliament called biased?
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. Сасен — это термин, который используется для описания «секретного» фаната, который следит за айдолом и пытается узнать как можно больше о его личной жизни. Фандом — это общество людей, которые поддерживают конкретную группу или айдола.
К примеру, как группа EXO. Мембер — это участник группы. Что означает слово трейни?
Трейни — это стажер в музыкальной компании, которому суждено стать либо айделом в будущем, либо же вылететь из компании. Во время стажировки будущих звезд обучают всему: вокалу, хореографии, основам моды, истории поп культуры, актерскому мастерству, визажу и т. То есть трейни и айдолы все время работают над собой. Кто такой лидер? Лидер — это главный мембер группы, который выбран агентством. Он несет ответственность за всех остальных мемберов группы. Что такое макнэ или правильнее манэ?
Макнэ или манэ — это самый младший участник группы. Кто такое вижуал? Вижуал — это самый красивый участник группы. Корейцы очень любят рейтинги, всегда, везде и во всем. Лучший танцор группы, лучший вокалист группы, лучшее лицо группы. Кто такой сасен? Сасен — это часть поклонников, особенно фанатично любящие своих кумиров и способные в ряде случаев на нарушение закона ради них, хотя этим термином могут называться сильное увлечение некоторыми исполнителями фанаты.
Именно агрессивность и попытки пристального отслеживания жизни кумира считаются отличительными особенностями сасен. Кто такие акгэ-фанаты? Акгэ-фанаты — это поклонники отдельных мемберов, то есть не всей группы целиком, а только только одного участника целой группы. Что означает слово ёгиё, эйгь или егё? Ёгиё — это корейское слово, которое означает что-то милое. Ёгъё включает в себя жестикуляцию, голос с тональностью выше чем обычно и выражением лица, которое корейцы делают, чтобы выглядеть милашками. Егё Слово «йогиё» в переводе с корейского означает «здесь».
Еще корейцы любят показывать Пис, еще этот жест называют Виктория. Виктория жест Этот жест означает победу или мир. В Корее это очень распространенный жест. Aigoo — слово, которое используется для того, чтобы показать разочарование. Слова и фразы, которые должен знать каждый дорамщик Что такое сагык?
Эгьё может выполняться как мужчинами, так и женщинами. Его часто ожидают от айдолов. Вы даже можете найти видео про айдолов, пытающихся сделать эгьё!
Its impact spans from IT and healthcare to entertainment and marketing, shaping our everyday experiences.
Despite the potential for efficiency, productivity, and economic advantages, there are concerns regarding the ethical deployment of AI generative systems. Addressing bias in AI is crucial to ensuring fairness, transparency, and accountability in automated decision-making systems. This infographic assesses the necessity for regulatory guidelines and proposes methods for mitigating bias within AI systems.
Evaluating News: Biased News
“If a news consumer doesn’t see their particular bias in a story accounted for — not necessarily validated, but at least accounted for in a story — they are going to assume that the reporter or the publication is biased,” McBride said. How do you tell when news is biased. Bias) (Я слышал, что Биас есть и в Франции). Bias и Variance – это две основные ошибки прогноза, которые чаще всего возникают во время модели машинного обучения.
How investors’ behavioural biases affect investment decisions
| «Что такое bias в контексте машинного обучения?» — Яндекс Кью | Overall, we rate as an extreme right-biased Tin-Foil Hat Conspiracy website that also publishes pseudoscience. |
| Биас - Виртуальная выставка - Новости GxP | 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. |
| Ground News - Media Bias | Discover videos related to биас что значит on TikTok. |
What Is News Bias?
Она выполнена в дизайне каждой конкретной группы. Фанаты на концертах держат их и показывают свою принадлежность к фанклубу», — объяснила аналитик. Участники фанклубов также помогают раскручивать новые треки и альбомы группы. Благодаря этому в последние месяцы корейские группы одна за другой устанавливают рекорды по просмотрам клипов на ютьюбе в первые сутки. Некоторые поклонники создают аккаунты, которые посвящены кумиру или разучивают хореографию коллектива. Сами группы на все эти проявления любви отвечают взаимностью.
Периодически говорят о том, как их любят и что без них они ничто», — резюмировала Баскакова. Кроме того, группы дают названия фанклубам.
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. Максимальная защита по этой классификации — IP69: пыленепроницаемый прибор, выдерживающий длительное погружение в воду под давлением.
Чтобы понять, bias или variance являются основной проблемой для текущей модели, нужно сравнить качество на обучающей и тестовой выборке. Если качество почти одинаковое, значит variance низкий и, возможно, большой bias , нужно попробовать увеличить сложность модели, ожидая получить улучшение и на обучающей и на тестовой выборках.
Evaluating models based solely on aggregate performance can mask disparities between subgroups, potentially leading to biassed outcomes in specific populations. Conducting subgroup analysis helps identify and address poor performance in certain groups, ensuring model generalizability and equitable effectiveness across diverse populations. Addressing Data Distribution Shift in Model Deployment for Reliable Performance In model deployment, data distribution shift poses a significant challenge, as it reflects discrepancies between the training and real-world data. Models trained on one distribution may experience declining performance when deployed in environments with different data distributions. Covariate shift, the most common type of data distribution shift, occurs when changes in input distribution occur due to shifting independent variables, while the output distribution remains stable. This can result from factors such as changes in hardware, imaging protocols, postprocessing software, or patient demographics. Continuous monitoring is essential to detect and address covariate shift, ensuring model performance remains reliable in real-world scenarios. Mitigating Social Bias in AI Models for Equitable Healthcare Applications Social bias can permeate throughout the development of AI models, leading to biassed decision-making and potentially unequal impacts on patients. If not addressed during model development, statistical bias can persist and influence future iterations, perpetuating biassed decision-making processes. AI models may inadvertently make predictions on sensitive attributes such as patient race, age, sex, and ethnicity, even if these attributes were thought to be de-identified. While explainable AI techniques offer some insight into the features informing model predictions, specific features contributing to the prediction of sensitive attributes may remain unidentified. This lack of transparency can amplify clinical bias present in the data used for training, potentially leading to unintended consequences. For instance, models may infer demographic information and health factors from medical images to predict healthcare costs or treatment outcomes. While these models may have positive applications, they could also be exploited to deny care to high-risk individuals or perpetuate existing disparities in healthcare access and treatment. Addressing biassed model development requires thorough research into the context of the clinical problem being addressed. This includes examining disparities in access to imaging modalities, standards of patient referral, and follow-up adherence. Understanding and mitigating these biases are essential to ensure equitable and effective AI applications in healthcare. Privilege bias may arise, where unequal access to AI solutions leads to certain demographics being excluded from benefiting equally. This can result in biassed training datasets for future model iterations, limiting their applicability to underrepresented populations. Automation bias exacerbates existing social bias by favouring automated recommendations over contrary evidence, leading to errors in interpretation and decision-making. In clinical settings, this bias may manifest as omission errors, where incorrect AI results are overlooked, or commission errors, where incorrect results are accepted despite contrary evidence. Radiology, with its high-volume and time-constrained environment, is particularly vulnerable to automation bias. Inexperienced practitioners and resource-constrained health systems are at higher risk of overreliance on AI solutions, potentially leading to erroneous clinical decisions based on biased model outputs. The acceptance of incorrect AI results contributes to a feedback loop, perpetuating errors in future model iterations. Certain patient populations, especially those in resource-constrained settings, are disproportionately affected by automation bias due to reliance on AI solutions in the absence of expert review.
Biased.News – Bias and Credibility
Везде По новостям По документам По часто задаваемым вопросам. В К-поп культуре биасами называют артистов, которые больше всего нравятся какому-то поклоннику, причем у одного человека могут быть несколько биасов. Bias News. WASHINGTON (AP) — White House orders Cabinet heads to notify when they can't perform duties as it reviews policies after Austin's illness. Reuters’ fact check section has a Center bias, though there may be some evidence of Lean Left bias, according to a July 2021 Small Group Editorial Review by AllSides editors on the left, cen. AI bias is an anomaly in the output of ML algorithms due to prejudiced assumptions.