预印本前沿

收录说明

收录范围: 保留计量方法研究、相关统计基础，以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开；身份或相关性证据不足的记录保留待核，补充可靠材料后可重新判断。; 预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补；关注作者追溯更早年份，部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审，仍可能遗漏。; 本库首次提交范围：2004-06-23 — 2026-10-14。
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日期与排序: 默认按最近修订排序；年份和日期筛选使用首次提交时间。同一 arXiv 编号的修订会合并。仅有月份或年份时，日期区间相交也会纳入。
分类与引用: 领域和方法依据题名、摘要初步分类，可人工修正；分类不代表论文质量。引用数采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计版本。
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D-BIAS: A Causality-Based Human-in-the-Loop System for Tackling Algorithmic Bias

Bhavya Ghai · Klaus Mueller首次提交 2022-08-10 · 修订 2022-08-10 · v1arXiv预印本

D-BIAS：基于因果模型的人机协同算法偏差治理系统AI 解读

With the rise of AI, algorithms have become better at learning underlying patterns from the training data including ingrained social biases based on gender, race, etc. Deployment of such algorithms to domains such as hiring, healthcare, law enforcement, etc. has raised serious concerns about fairness, accountability, trust and interpretability in machine learning algorithms. To alleviate this problem, we propose D-BIAS, a visual interactive tool that embodies…

微观 · 因果推断空间与网络机器学习与 DML

关联记录被引 9 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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