Herausforderungen der Fairness in der KI-Datenverwendung im Gesundheitswesen Die ethischen Herausforderungen und Risiken bei der Nutzung von KI im Gesundheitswesen Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Gesundheitsbranche, doch damit gehen auch bedeutende Risiken und ethische Überlegungen einher. Professor Alastair Denniston, Direktor ...
Optimierung von Kreditrisikomodellen: Hybridansatz mit 1D-CNN und XGBoost zur Verbesserung der Leistung und Vorhersagegenauigkeit Die Fortschritte in der Kreditrisikobewertung: Ein hybridisiertes Maschinenlernmodell In der heutigen, datengetriebenen Welt ist die Fähigkeit, Kreditrisiken effektiv zu bewerten, für Finanzinstitute von entscheidender Bedeutung. In ...
Der rasante Fortschritt der KI erfordert eine Verschiebung hin zu ethischen Entwicklungspraktiken, um Datenschutz-, Bias- und Zugänglichkeitsbedenken anzugehen, während gleichzeitig Transparenz und Vertrauen gefördert werden. Mit dem raschen Fortschritt der Technologie hat sich künstliche Intelligenz (KI) von einer unterstützenden Technologie ...
In den letzten Jahrzehnten haben Informatiker eine Vielzahl von tiefen neuronalen Netzwerken (DNNs) entwickelt, um verschiedene realweltliche Aufgaben zu bewältigen. Einige dieser Modelle haben sich als äußerst effektiv erwiesen, jedoch ergaben einige Studien, dass sie unfair sein können, was bedeutet, ...
Der Artikel “Ein KI verwendete medizinische Notizen, um sich selbst beizubringen, Krankheiten auf Röntgenaufnahmen der Brust zu erkennen” des MIT Review von Williams behandelt, wie KI-Systeme medizinische Informationen nutzen können, um sich im medizinischen Bereich weiterzubilden. In einem anderen Artikel ...