机译:机器学习和人力资本互补性:关于偏见缓解的实验证据
Harvard Sch Business Boston MA USA;
Univ Maryland Robert H Smith Sch Business College Pk MD 20742 USA;
Univ Maryland Robert H Smith Sch Business College Pk MD 20742 USA;
bias; complementarities; domain expertise; human capital; machine learning;
机译:管理决策数据数据的偏见和不公平:对机器学习和数据工程方法的调查,以确定和减轻数据管理和分析系统中的偏见和不公平的方法
机译:互动机学习:算法环路中人类的实验证据:蚁群优化的案例研究
机译:使用机器学习方法对物种发生建模的抽样偏置缓解
机译:绩效评估中的判断偏差:其存在和缓解方法—来自BSC实验研究的证据
机译:从机器心灵到人类的思想:使用机器学习理解(IR)人类的理性,偏见和极化
机译:偏差在人与机器学习算法交互的演变与影响
机译:管理决策支持数据的偏见和不公平:机器学习和数据工程方法的调查,以确定和减轻数据管理和分析系统中的偏见和不公平的方法