Слово "Биас" было заимствовано из английского языка "Bias", и является аббревиатурой от выражения "Being Inspired and Addicted to Someone who doesn't know you", что можно перевести, как «Быть вдохновленным и зависимым от того, кто тебя не знает».
Искажение оценки информации в нейромаркетинге: понимание проблемы
То есть трейни и айдолы все время работают над собой. Кто такой лидер? Лидер — это главный мембер группы, который выбран агентством. Он несет ответственность за всех остальных мемберов группы. Что такое макнэ или правильнее манэ? Макнэ или манэ — это самый младший участник группы.
Кто такое вижуал? Вижуал — это самый красивый участник группы. Корейцы очень любят рейтинги, всегда, везде и во всем. Лучший танцор группы, лучший вокалист группы, лучшее лицо группы. Кто такой сасен?
Сасен — это часть поклонников, особенно фанатично любящие своих кумиров и способные в ряде случаев на нарушение закона ради них, хотя этим термином могут называться сильное увлечение некоторыми исполнителями фанаты. Именно агрессивность и попытки пристального отслеживания жизни кумира считаются отличительными особенностями сасен. Кто такие акгэ-фанаты? Акгэ-фанаты — это поклонники отдельных мемберов, то есть не всей группы целиком, а только только одного участника целой группы. Что означает слово ёгиё, эйгь или егё?
Ёгиё — это корейское слово, которое означает что-то милое. Ёгъё включает в себя жестикуляцию, голос с тональностью выше чем обычно и выражением лица, которое корейцы делают, чтобы выглядеть милашками. Егё Слово «йогиё» в переводе с корейского означает «здесь». Еще корейцы любят показывать Пис, еще этот жест называют Виктория. Виктория жест Этот жест означает победу или мир.
В Корее это очень распространенный жест. Aigoo — слово, которое используется для того, чтобы показать разочарование. Слова и фразы, которые должен знать каждый дорамщик Что такое сагык? Сагык — это историческая дорама. Например, это дорамы «Алые сердца Корё» и «Свет луны, очерченный облаком».
AJUMMA — AJUSSHI аджума или ачжумма — аджоси или ачжосси — буквально выражаясь это означает тетя и дядя, но обычно слово используется в качестве уважительной формы, при общении с человеком более старшего возраста, либо не сильно знакомому. Аньон или Аньон хасейо — означает слова «привет» или «пока». Анти произошло от английского слова anti — против.
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.
Мой биас -Джин. Но каждый участник по-своему уникален. Я люблю характер Шуги и его взгляд на мир.
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!!!
Однако, когда более независимое и объективное исследование проводит анализ данных, оказывается, что положительные реакции были незначительны, и большинство участников не проявляли интерес к продукту.
В этом случае, информационный биас искажает интерпретацию данных, ведя к ошибочному выводу о привлекательности продукта. Как избежать информационного биаса в нейромаркетинге Избежать информационного биаса в нейромаркетинге важно для создания объективных и надежных исследований и маркетинговых стратегий. 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.
Bias Reporting FAQ
Компания также планирует как можно скорее встретиться с юридическими представителями участниц группы, чтобы обсудить способы их защиты. Генеральный директор Hybe Пак Джи Вон сказал: «Мы приносим извинения нашим поклонникам, артистам и участницам группы за неудобства, вызванные событиями, произошедшими в процессе обновления нашего мультилейбла. Теперь, когда дело улажено, мы сделаем все возможное, чтобы обеспечить психологическое восстановление и эмоциональную стабильность для наших артистов, которые являются ценным достоянием K-pop». Hybe получил документ из электронной почты вице-президента Ador во время аудита. В документе Мин, как сообщается, выделила такие подзаголовки, как подача уголовного иска против Hybe, гражданские тяжбы и война за общественное мнение с прошлого месяца.
Subscribe here Funded by the European Union. Views and opinions expressed are however those of the author s only and do not necessarily reflect those of the European Union. Cookies Definitions BIAS Project may use cookies to memorise the data you use when logging to BIAS website, gather statistics to optimise the functionality of the website and to carry out marketing campaings based on your interests.
Misleading Interpretation: Presents correlation as causation, fostering unfounded fears about vaccine safety. Absence of Balanced Analysis: Ignores potential benefits or counterarguments to Policy X, presenting a one-sided narrative. How to Spot Biased News Articles Equipped with knowledge about different types of bias, readers can employ critical thinking skills to identify and evaluate news articles effectively. Here are some tips: Cross-reference information from multiple credible sources. Look for balanced reporting that presents diverse viewpoints. Scrutinize language for emotive or loaded terms.
Место проведения авиасалона — авиабаза Sakhir Airbase вблизи трассы Формулы-1 и имеет всю необходимую инфраструктуру для проведения высококлассных и престижных мероприятий. Формат нового мероприятия не совсем обычен — это комплекс и 40 шале и никаких выставочных павильонов.
Что такое BIAS и зачем он ламповому усилителю?
Эсперты футурологи даже называют новую профессию будущего Human Bias Officer, см. 21 HR профессия будущего. В этом видео я расскажу как я определяю Daily Bias. Find out what is the full meaning of BIAS on. Connecting decision makers to a dynamic network of information, people and ideas, Bloomberg quickly and accurately delivers business and financial information, news and insight around the world. Discover videos related to биас что значит on TikTok.
Why is the resolution of the European Parliament called biased?
Evaluating News - LibGuides at University of South. Самый главный инструмент взыскателя для поиска контактов должника – это БИАС (Банковская Информационная Аналитическая Система). Их успех — это результат их усилий, трудолюбия и непрерывного стремления к совершенству. Что такое «биас»?
Что такое биас
Формат нового мероприятия не совсем обычен — это комплекс и 40 шале и никаких выставочных павильонов. Участники выставки будут располагаться в шале, оснащенных по последнему слову техники и с соответствующим уровнем сервиса.
У термина «искажение» много значений, и некоторые из них более острые, чем другие. О чем идет речь в области машинного обучения и ИИ? Машинное обучение и ИИ — молодые дисциплины, и они имеют привычку заимствовать термины откуда угодно иногда, как кажется, не обращая внимания на исходный смысл , поэтому, когда люди говорят об отклонениях в ИИ, они могут ссылаться на любое из определений, приведенных выше. Представьте, что вы увидели витиеватую научную статью, обещающую исправить отклонения в ИИ, а в итоге оказывается после прочтения нескольких страниц , что отклонения, о которых они говорят, относятся к статистике. Тем не менее, модно говорить о том, что привлекает внимание средств массовой информации. Речь о жестоких отклонениях человеческого фактора.
Увы, мы отталкиваемся от всевозможных предубеждений прошлого опыта, искажающего наши восприятие и реакции , когда мы читаем и пишем! Весь смысл ИИ в том , чтобы дать вам возможность объяснить свои пожелания компьютеру на примерах данных! Каких примерах? Это ваш выбор в качестве учителя. Датасеты — это учебники, по которым ваш ученик может учиться. И знаете что? У учебников есть авторы-люди, как и у наборов данных. Учебники отражают предвзятость их авторов.
And that hardly contributes to a well-rounded perspective. Why Being Aware of Bias is Important To separate the bias from the facts then requires an understanding of the sum of all those biases which form the lens through which an author, an editor, a publication and its sponsors write their articles. An informed news reader today needs to read the perspective of multiple media sources knowing that no single media source can consistently and reliably if ever, provide an unbiased view of the facts, especially when its own agenda is concerned.
The bias can be not only domestically political in nature, such as the case of disagreement on issues between two political parties, but also geopolitical, where each nation or multinational alliance has its own interests in mind when its publications report on an issue or an event. Once journalism was a credentialed career that required a college degree, graduates began to reflect the political leanings of their respective educational institutions. Several landmark events in the last few decades have dramatically impacted the news we read about today.
This is because ideological shifts have occurred. These, in response to world events, have continued a trajectory of leftist or rightist leanings in various news platforms. The 1960s and 1970s changed reporting and politics in huge ways.
Political bias was rife, with scathing editorials and reporters who made no secret of their involvement with protests and social movements.
Article content Muckle adds that, as a result of the worsening situation, her organization has been seeing clients return for services after years of stability. Advertisement 5 This advertisement has not loaded yet, but your article continues below. Advertisement 6 This advertisement has not loaded yet, but your article continues below. No, not without additional resources.
Examples Of Biased News Articles
В качестве пожелания к рынку: хотелось бы увидеть такие кейсы в российской практике и посмотреть на экономическую эффектиность внедрения Posted by.
Нуна Это «старшая сестренка». Так парни обращаются к девушкам и подругам, которые немного старше них. Ольджаны Особый вид знаменитостей, прославившихся благодаря своему красивому лицу. Онни Как и «нуна», это «старшая сестренка». Только так именно девушки обращаются к знакомым девушкам и подругам, которые немного старше них. Оппа А так девушки в корейской культуре называют старших братьев. В последнее время так принято называть своего парня. Уверены, все слышали такое: «Оппа, саранхэ!
Итак, с электронами и лампами мы разобрались. По словарю: Bias — напряжение смещения, электрическое смещение подавать напряжение смещения, подавать смещение Двигаясь через решётку, электроны её нагревают. Если число электронов, которые проходят через решетку, достигает определенного уровня, она перегревается и разрушается. Нашей лампе приходит конец. Вот это-то и есть подстройка напряжения на той самой решетке. Напряжение смещения bias voltage — это источник равномерного напряжения, подаваемого на решетку с целью того, чтобы она отталкивала электроды, то есть она должна быть более отрицательная, чем катод. Таким образом регулируется число электронов, которые проникают сквозь решетку. Напряжение смещения настраивается для того, чтобы лампы работали в оптимальном режиме. Величина этого напряжения зависит от ваших новых ламп и от схемы усилителя. Таким образом, настройка биаса означает, что ваш усилитель работает в оптимальном режиме, что касается как и ламп, так и самой схемы усилителя.
Первый описан в самом начале статьи — это фиксированный биас. Фиксированный биас, подразумевает одно и то же отрицательное напряжение, подаваемое на решетку управляющую сетку лампы. Если же вы видите регулятор напряжения в виде маленького потенциометра, это тоже фиксированный биас, потому что вы настраиваете с его помощью какую-то одну определенную величину напряжения. Однако большинство компаний применяет в схеме своих усилителей технические решения, позволяющие использовать самые разные лампы с различными параметрами. Еще один способ настройки — это катодный биас. Его принцип заключается не в постоянном напряжении, подаваемом на решетку. Вместо этого между катодом и землёй помещается резистор с большим сопротивлением. Это позволяет стабилизировать напряжение в лампе. Сама схема довольно сложная, поэтому описывать мы ее не будем. Но если вам интересно, можете поискать в сети статьи про «Cathode bias».
Фиксированный биас, как правило, используется в мощных усилителях, а катодный — в маломощных. Автоматическое смещение обычно получается в результате протекания тока через резистор, включенный между катодом лампы и общим проводником схемы т. Настройка тока смещения необходима для правильной работы усилителя с теми параметрами, которые задал для него производитель. Именно его правильная работа и даст вам тот самый звук, ради которого вы амп и покупали. Вдобавок ко всему, правильный режим работы ламп продлевает им жизнь. Лампы Существует 2 режима неправильной работы ламп — горячий недостаточное напряжение смещения, лампа пропускает больше электронов, чем нужно и быстро перегревается и холодный слишком сильное напряжение смещения, всё наоборот. В горячем режиме сигнал начинает перегружаться раньше, чем обычно, мощность усилителя падает, звук менее объёмный, лампа быстро перегревается и изнашивается.
Therefore, companies should seek to include such experts in their AI projects. Diversify your organisation. Diversity in the AI community eases the identification of biases. People that first notice bias issues are mostly users who are from that specific minority community. Therefore, maintaining a diverse AI team can help you mitigate unwanted AI biases. A data-centric approach to AI development can also help minimize bias in AI systems. Tools to reduce bias AI Fairness 360 IBM released an open-source library to detect and mitigate biases in unsupervised learning algorithms that currently has 34 contributors as of September 2020 on Github. The library is called AI Fairness 360 and it enables AI programmers to test biases in models and datasets with a comprehensive set of metrics. What are some examples of AI bias? Eliminating selected accents in call centers Bay Area startup Sanas developed an AI-based accent translation system to make call center workers from around the world sound more familiar to American customers. However, by 2015, Amazon realized that their new AI recruiting system was not rating candidates fairly and it showed bias against women. Amazon had used historical data from the last 10-years to train their AI model. Racial bias in healthcare risk algorithm A health care risk-prediction algorithm that is used on more than 200 million U. The algorithm was designed to predict which patients would likely need extra medical care, however, then it is revealed that the algorithm was producing faulty results that favor white patients over black patients. This was a bad interpretation of historical data because income and race are highly correlated metrics and making assumptions based on only one variable of correlated metrics led the algorithm to provide inaccurate results.
How investors’ behavioural biases affect investment decisions
Что такое биас? Биас — это склонность человека к определенным убеждениям, мнениям или предубеждениям, которые могут повлиять на его принятие решений или оценку событий. A bias incident targets a person based upon any of the protected categories identified in The College of New Jersey Policy Prohibiting Discrimination in the Workplace/Educational Environment. How do you tell when news is biased.
How do I file a bias report?
- CNN staff say network’s pro-Israel slant amounts to ‘journalistic malpractice’ | CNN | The Guardian
- ЦОИАС | Центр отраслевых информационно-аналитических систем
- What Is News Bias?
- Our Approach to Media Bias