人工智能在各个领域的应用日益广泛，但其公平性问题也日益受到关注。公平算法是确保人工智能系统在决策过程中对所有人公平对待的重要手段。以下是一些常见的人工智能公平算法：

  • 偏差检测与校正：通过分析数据集中存在的偏差，对算法进行校正，以减少歧视性结果。
  • 再平衡技术：通过调整数据集中不同类别的样本比例，使模型在训练过程中更加关注少数群体。
  • 局部解释性模型：通过提供模型决策的解释，帮助用户理解模型的决策过程，从而提高透明度和可接受度。

机器学习流程图

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如果您想了解更多关于人工智能公平算法的详细信息，可以访问人工智能公平性概述页面。