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Un nouveau cadre d’atténuation réduit les biais dans les résultats de classification
Nous utilisons des ordinateurs pour nous aider à prendre (espérons-le) des décisions impartiales. Le problème est que les algorithmes d’apprentissage automatique n’effectuent pas toujours des classifications équitables si des préjugés humains sont intégrés dans les données utilisées pour les former, ce qui est souvent le cas dans la pratique. Pour atténuer cette situation de « déchets…
Émuler la neurodégénérescence et le vieillissement dans les systèmes d'intelligence artificielle
Ces dernières années, les développeurs ont introduit des systèmes d’intelligence artificielle (IA) capables de simuler ou de reproduire diverses capacités humaines, telles que reconnaître des objets dans des images, répondre à des questions, etc. Pourtant, contrairement à l’esprit humain, qui peut se détériorer avec le temps, ces systèmes conservent généralement les mêmes performances, voire améliorent…
Les chercheurs proposent un cadre pour les futurs systèmes de réseau
Dans une nouvelle étude publiée dans Ingénieriel'équipe de recherche de Wu Jiangxing dévoile un cadre théorique qui pourrait révolutionner le paysage des systèmes et des architectures de réseaux. Le document intitulé « Cadre théorique pour un environnement de réseau polymorphe, » répond à un défi fondamental dans la conception de réseaux : atteindre une évolutivité mondiale tout…
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