Diretrizes para melhorar a imparcialidade de classificadores (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: LOPES, ALNEU DE ANDRADE - ICMC ; MINATEL, DIEGO - ICMC ; SANTOS, NÍCOLAS ROQUE DOS - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/laai-ethics.2024.32449
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; DISCRIMINAÇÃO; JUSTIÇA
- Keywords: Justiça no Processo de Aprendizado; Indução de Classificadores Mais Justos
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Anais
- Conference titles: Conferência Latino-Americana de Ética em Inteligência - LAAI-Ethics
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MINATEL, Diego e SANTOS, Nícolas Roque dos e LOPES, Alneu de Andrade. Diretrizes para melhorar a imparcialidade de classificadores. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/laai-ethics.2024.32449. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Minatel, D., Santos, N. R. dos, & Lopes, A. de A. (2024). Diretrizes para melhorar a imparcialidade de classificadores. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/laai-ethics.2024.32449 -
NLM
Minatel D, Santos NR dos, Lopes A de A. Diretrizes para melhorar a imparcialidade de classificadores [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/laai-ethics.2024.32449 -
Vancouver
Minatel D, Santos NR dos, Lopes A de A. Diretrizes para melhorar a imparcialidade de classificadores [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/laai-ethics.2024.32449 - Semi-supervised coarsening of bipartite graphs for text classification via graph neural network
- One-mode projection of bipartite graphs for text classification using graph neural networks
- Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks
- Item response theory in sample reweighting to build fairer classifiers
- A DIF-driven threshold tuning method for improving group fairness
- A multilevel approach for building location-based social network by using stay points
- Local-entity resolution for building location-based social networks by using stay points
- Unfairness in machine learning for web systems applications
- Data stratification analysis on the propagation of discriminatory effects in binary classification
- Influence of data stratification criteria on fairer classifications
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