Bias и Variance – это две основные ошибки прогноза, которые чаще всего возникают во время модели машинного обучения. Did the Associated Press, the venerable American agency that is one of the world’s biggest news providers, collaborate with the Nazis during World War II? Why the bad-news bias? The researchers say they are not sure what explains their findings, but they do have a leading contender: The U.S. media is giving the audience what it wants. Что такое BIAS (БИАС)? Очень часто участники k-pop группы произносят это слово — биас. Conservatives also complain that the BBC is too progressive and biased against consverative view points.
Media Bias/Fact Check
Мы очень похожи в какой-то степени. Новости Интерактив Тесты Интервью Соц. Вторник, Октябрь 8, Наша команда. Добро пожаловать! Войдите в свою учётную запись. Восстановите свой пароль.
Виктория Победа. Lea Ka. Yana Lebedeva. Василина Орлова. Биас-неделька тоже биас :З да!!!
Оля Дуплищева. Вся семёрка Так и есть, каждый цепляет по своему Margot Denevil. Min Gi. Хитрый Лис. Alina Alexandrowa.
А ведь угадали, хотя я и не надеялась. Oksana Kostyuk. Хороший выбор чё?!! Вика Лисовская. Yumi Kim.
Моня, ты не мой биас, и не тот , с кем я хотела связать судьбу, но ты чето часто мне выпадаешь. Как в душу заглянули… Чонгук — любовь моя. Почему именно j-hope? Anna Lashyna. А что не так?
Он тоже классный. Alena Kokoleva. Биас-неделька, хах. Daria Min. Хороший выбор Как раз мой биас, это судьба ребят, это судьба!
Alyaska A. У меня вся группа БТС!!! А такое возможно? Я то расчитывала на …. Fresh Like.
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. Известный прецедент, когда система лучше различала светлокожих по сравнению с темнокожими, был связан с тем, что в исходных данных светлокожих было больше. А не менее известная ошибка в автоматизированных рекрутинговых службах, которые отдавали предпочтения мужской половине, была связаны с тем, что они были обучены на данных, страдающих мужским шовинизмом. Подготовка данных Preparing the data. Когнитивная предвзятость может просочиться при выборе тех атрибутов, которые алгоритм будет использовать при оценке заемщика или кандидата на работу. Никто не может дать гарантии объективности избранного набора атрибутов. Бороться с AI bias «в лоб» практически невозможно, в той же статье в MIT Review называются основные причины этого: Нет понятных методов для исправления модели.
Если, например, модель страдает гендерной предвзятостью, то недостаточно просто удалить слово «женщина», поскольку есть еще огромное количество гендерноориентированных слов. Как их все обнаружить? Стандартные практики обучения и модели не принимают в расчет AI-bias. Создатели моделей являются представителями определенных социальных групп, носителями тех или иных социальных взглядов, их самих объективизировать невозможно. А главное, не удается понять, что такое объективность, поскольку компьютерные науки с этим явлением еще не сталкивались. Какие же выводы можно сделать из факта существования феномена AI bias?
The bias is so automatic that Cacioppo can detect it at the earliest stage of cortical information processing.
In his studies, Cacioppo showed volunteers pictures known to amuse positive feelings such as a Ferrari or a pizza , negative feelings like a mutilated face or dead cat or neutral feelings a plate, a hair dryer. Meanwhile, he recorded event-related brain potentials, or electrical activity of the cortex that reflects the magnitude of information processing taking place.
This is despite the site pushing absolutely bunk racialist pseudoscience [44] and highly questionable views on hereditarianism [45] and other biological bullshit. 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.
RBC Defeats Ex-Branch Manager’s Racial Bias, Retaliation Suit
Did the Associated Press, the venerable American agency that is one of the world’s biggest news providers, collaborate with the Nazis during World War II? Биас (от слова «bias», означающего предвзятость) — это участник группы, который занимает особенное место в сердце фаната. Publicly discussing bias, omissions and other issues in reporting on social media (Most outlets, editors and journalists have public Twitter and Facebook pages—tag them!). Expose media bias and explore a comparison of the most biased and unbiased news sources today. Программная система БИАС предназначена для сбора, хранения и предоставления web-доступа к информации, представляющей собой.
Biased.News – Bias and Credibility
Actor who played law enforcement sniper was recorded walking around carrying rifle by the magazine. Further, they routinely publish anti-vaccination propaganda and conspiracy theories. Lastly, this source denies the consensus on climate change without evidence, as seen here: Climate change cultists are now taking over your local weather forecast. During Covid, this source has consistently published disinformation that is dangerous and ridiculous.
Failed Fact Checks.
This includes newspapers, television, radio, and more recently the internet. Those which provide news and information are known as the news media. The member… … Wikipedia News media — Electronic News Gathering trucks and photojournalists gathered outside the Prudential Financial headquarters in Newark, United States in August 2004 following the announcement of evidence of a terrorist threat to it and to buildings in New York… … Wikipedia News broadcasting — Newsbreak redirects here. For other uses, see Newsbreak disambiguation.
Советуем тебе посмотреть хотя бы одну дораму, чтобы быть в теме.
И у корейцев, кстати, есть любопытная тенденция: внутри групп, особенно с большим количеством участников, можно встретить такое понятие, как «ХХ line». Проще говоря, айдолов распределяют относительно их года рождения. Например, артисты 1997 года рождения будут называться 97 line. Необычно, правда? А знаешь, почему именно его называют словом «макнэ»? Да просто потому что он самый младший участник группы.
Еще есть стереотип, что раз он моложе всех, то должен быть миленьким и тихим.
But they said that in time it became clear he had more specific expectations for how journalists should cover the group. In late October, as the Palestinian death toll rose sharply from Israeli bombing with more than 2,700 children killed according to the Gaza health ministry, and as Israel prepared for its ground invasion, a set of guidelines landed in CNN staff inboxes. Italics in the original. CNN staff members said the memo solidified a framework for stories in which the Hamas massacre was used to implicitly justify Israeli actions, and that other context or history was often unwelcome or marginalised. CNN staff said that edict was laid down by Thompson at an earlier editorial meeting. That position was reiterated in another instruction on 23 October that reports must not show Hamas recordings of the release of two Israeli hostages, Nurit Cooper and Yocheved Lifshitz. CNN staffers said there is nothing inherently wrong with the requirement given the huge sensitivity of covering Israel and Palestine, and the aggressive nature of Israeli authorities and well-organised pro-Israel groups in seeking to influence coverage.
But some feel that a measure that was originally intended to maintain standards has become a tool of self-censorship to avoid controversy. One result of SecondEyes is that Israeli official statements are often quickly cleared and make it on air on the principle that that they are to be trusted at face value, seemingly rubber-stamped for broadcast, while statements and claims from Palestinians, and not just Hamas, are delayed or never reported. CNN staff who spoke to the Guardian were quick to praise thorough and hard-hitting reporting by correspondents on the ground. But on the CNN channel available in the US, they are frequently less visible and at times marginalised by hours of interviews with Israeli officials and supporters of the war in Gaza who were given free rein to make their case, often unchallenged and sometimes with presenters making supportive statements. Meanwhile, Palestinian voices and views were far less frequently heard and more rigorously challenged. By the time the interview aired on 19 November, more than 13,000 people had been killed in Gaza, most of them civilians. In one segment, Tapper acknowledged the death and suffering of innocent Palestinians in Gaza but appeared to defend the scale of the Israeli attack on Gaza.
Bias Reporting FAQ
Для последнего пункта снижение отдачи ROI очевидно хотя бы потому, что мы отказывая достойным кандидатам, не подошедшим под наши критерии, мы, как минимум, увеличиваем затраты на подбор. В качестве пожелания к рынку: хотелось бы увидеть такие кейсы в российской практике и посмотреть на экономическую эффектиность внедрения Posted by.
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. A large body of evidence, however, shows that status quo bias frequently affects human decision-making. The potential conflict is autonomous of actual improper actions , it can be found and intentionally defused before corruption , or the appearance of corruption, happens. Political campaign contributions in the form of cash are considered criminal acts of bribery in some countries, while in the United States they are legal provided they adhere to election law.
Tipping is considered bribery in some societies, but not others. This can be expressed in evaluation of others, in allocation of resources, and in many other ways. Cronyism is favoritism of long-standing friends, especially by appointing them to positions of authority, regardless of their qualifications. Lobbying is often spoken of with contempt , the implication is that people with inordinate socioeconomic power are corrupting the law in order to serve their own interests. This can lead to all sides in a debate looking to sway the issue by means of lobbyists.
Они помогают людям любить жизнь и воспринимать себя таким, каким ты есть на самом деле!
Что же в этом такого плохого? В добавок ко всему, они помогают благотворительностью! Вот мне интересно когда вы это пишите, что вы чувствуете?
The member… … Wikipedia News media — Electronic News Gathering trucks and photojournalists gathered outside the Prudential Financial headquarters in Newark, United States in August 2004 following the announcement of evidence of a terrorist threat to it and to buildings in New York… … Wikipedia News broadcasting — Newsbreak redirects here. For other uses, see Newsbreak disambiguation. News channel redirects here.
For the channel on the Wii, see News Channel Wii.
Who is the Least Biased News Source? Simplifying the News Bias Chart
Negativity bias (or bad news bias), a tendency to show negative events and portray politics as less of a debate on policy and more of a zero-sum struggle for power. Смещение(bias) — это явление, которое искажает результат алгоритма в пользу или против изначального замысла. Эсперты футурологи даже называют новую профессию будущего Human Bias Officer, см. 21 HR профессия будущего. Did the Associated Press, the venerable American agency that is one of the world’s biggest news providers, collaborate with the Nazis during World War II?
How investors’ behavioural biases affect investment decisions
news and articles. stay informed about the BIAS. Expose media bias and explore a comparison of the most biased and unbiased news sources today. Investors possessing this bias run the risk of buying into the market at highs.
Bias Reporting FAQ
Subgroup analysis is also vital for assessing model performance across demographic or geographic categories. 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.
Длительность стандартного сезона для дорам — три месяца. Количество серий колеблется от 16 до 20 серий. Мемберы Это участники музыкальной группы от слова member.
Кстати, мемберов в группе могут распределять относительно года рождения: это называется годовыми линиями. Например, айдолы 1990 года рождения будут называться 90 line, остальные — по аналогии. Нуна Это «старшая сестренка».
Так парни обращаются к девушкам и подругам, которые немного старше них. Ольджаны Особый вид знаменитостей, прославившихся благодаря своему красивому лицу.
Участник — это член группы. Что означет слово трейни? Трейни — стажер в музыкальной компании, которому в будущем суждено стать бездействующим или уйти из компании. Во время стажировки будущих звезд учат всему: голосу, хореографии, основам моды, истории поп-культуры, актерскому мастерству, макияжу и так далее, то есть Тейн и Эйдель всегда работают над собой. Кто такой лидер? Лидер — это основной член группы, выбранный агентством. Он отвечает за всех остальных членов группы. Что такое макнэ или правильнее манэ?
Макнэ или Мане — самый молодой член группы. Кто такое вижуал? Визуал — самый красивый член группы. Корейцы очень любят оценки в любое время, в любом месте и во всем. Лучший танцор коллектива, лучший певец коллектива, лучшее лицо коллектива. Кто такой сасен? Сасены относятся к числу фанатов, которые особенно фанатично любят своих кумиров и в некоторых случаях способны нарушать закон ради собственного блага, хотя этот термин можно использовать для обозначения сильного увлечения некоторых артистов фанатами. Именно агрессия и попытки внимательно следить за жизнью кумира считаются отличительными чертами сассена. Кто такие акгэ-фанаты? Поклонники Акге — фанаты отдельных участников, то есть не всей группы в целом, а только одного участника всей группы.
Что означает слово ёгиё, эйгь или егё? Йогиё — корейское слово, которое означает что-то хорошее. Йогё включает в себя жесты, высокий голос и выражения лиц, которые корейцы используют, чтобы выглядеть мило. Yegyo Слово «йога» в переводе с Корейскго означает «здесь». Корейцы тоже любят показывать Пис, и этот жест еще называют Викторией. Победа жест Этот жест означает победу или мир. Это очень распространенный жест в Корее. Айгу — это слово, используемое для выражения разочарования. Дебют В K-pop культуре дебют — это первое выступление на сцене. Он широко рекламируется, и от его успеха зависит, станут ли стажеры настоящими кумирами.
Вот несколько методов и рекомендаций: Двойное слепое исследование: используйте метод двойного слепого исследования. В этом случае ни исследователи, ни участники не знают, какие данные исследуются, чтобы исключить предвзятость. Прозрачность данных: важно делиться полными данными и методами исследования, чтобы обеспечить прозрачность. Это позволяет другим исследователям проверить результаты и убедиться в их объективности. Обучение исследователей: исследователи нейромаркетинга должны быть обучены, как распознавать и избегать информационного биаса. Проведение тренингов по этике и объективности может снизить влияние предпочтений. Многосторонний анализ: вместо сосредотачивания внимания на позитиве, нужно смотреть весь спектр реакций мозга и учитывать нейтральные и отрицательные реакции. Независимая проверка: результаты исследований в нейромаркетинге могут быть независимо проверены другими исследователями или компаниями. Это помогает подтвердить объективность данных.
Что такое биас
This means that it is, effectively, the great British public who are real owners of the corporation, and, as such, the content of the BBC news should reflect diversity in British society and a suitably broad variety of opinions. There is actually very little systematic and representative research on bias in the BBC, the latest proper university research was from between 2007 and 2012 by Cardiff University which showed that conservative views were given more airtime than progressive ones.
Но как аналитик я бы высказал еще и такой мотив происхождения тренда: HR-аналитики на сегодня приобрели достаточный опыт построения моделей машинного обучения при отборе, оттоке, карьерном росте и т. Для последнего пункта снижение отдачи ROI очевидно хотя бы потому, что мы отказывая достойным кандидатам, не подошедшим под наши критерии, мы, как минимум, увеличиваем затраты на подбор.
Один из самых известных — selcaday. Переводится с конглиша соединение корейского и английского языка как селфидень. Особенно хорошо он известен пользователям твиттера, где флешмоб с этим хэштегом часто выходит в топы. Под тегом selcaday участники публикуют коллажи со своей фотографией и изображением известного k-pop певца. RTVI , и пытается подражать ему. Некоторые даже делают грим и меняют прическу», — рассказала Баскакова. Так, по ее словам, поклонник показывает, как ему важен этот солист.
Девочки ждут, что их лайкнут и ответят им», — отметила Баскакова.
Они вам что-то плохое сделали? Ничего плохого они вам не сделали! Они помогают людям любить жизнь и воспринимать себя таким, каким ты есть на самом деле! Что же в этом такого плохого?