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1。N. Dalvi,M。Olteanu,M。Raghavan和P. Bohannon。 重复数据库。 in proc。 第23届国际世界网络会议。 2014年4月2。 J. Kleinberg,S。Oren和M. Raghavan。 为当前有偏见的精致代理计划问题。 in proc。 第17届ACM经济学和计算会议。 2016年7月3. J. Kleinberg,S。Mullainathan和M. Raghavan。 在风险评分的公平确定中固有的权衡。 在理论计算机科学会议的第八届创新中。 2017年1月4。 M. Olteanu,N。Dalvi和M. Raghavan。 识别与位置存储的物理位置相关的描述性术语。 在美国专利号中 9613054。 2017年4月5。 J. Kleinberg,S。Oren和M. Raghavan。 有多种偏见。 in proc。 第18届ACM经济学和计算会议。 2017年6月6日。 G. Pleiss,M。Raghavan,F。Wu,J。Kleinberg,K。Weinberger。 公平和校准。 in proc。 第31届神经信息处理系统会议。 2017年12月7. J. Kleinberg,M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan,A。Anderson,J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。N. Dalvi,M。Olteanu,M。Raghavan和P. Bohannon。重复数据库。in proc。第23届国际世界网络会议。2014年4月2。J. Kleinberg,S。Oren和M. Raghavan。 为当前有偏见的精致代理计划问题。 in proc。 第17届ACM经济学和计算会议。 2016年7月3. J. Kleinberg,S。Mullainathan和M. Raghavan。 在风险评分的公平确定中固有的权衡。 在理论计算机科学会议的第八届创新中。 2017年1月4。 M. Olteanu,N。Dalvi和M. Raghavan。 识别与位置存储的物理位置相关的描述性术语。 在美国专利号中 9613054。 2017年4月5。 J. Kleinberg,S。Oren和M. Raghavan。 有多种偏见。 in proc。 第18届ACM经济学和计算会议。 2017年6月6日。 G. Pleiss,M。Raghavan,F。Wu,J。Kleinberg,K。Weinberger。 公平和校准。 in proc。 第31届神经信息处理系统会议。 2017年12月7. J. Kleinberg,M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan,A。Anderson,J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。J. Kleinberg,S。Oren和M. Raghavan。为当前有偏见的精致代理计划问题。in proc。第17届ACM经济学和计算会议。2016年7月3.J. Kleinberg,S。Mullainathan和M. Raghavan。 在风险评分的公平确定中固有的权衡。 在理论计算机科学会议的第八届创新中。 2017年1月4。 M. Olteanu,N。Dalvi和M. Raghavan。 识别与位置存储的物理位置相关的描述性术语。 在美国专利号中 9613054。 2017年4月5。 J. Kleinberg,S。Oren和M. Raghavan。 有多种偏见。 in proc。 第18届ACM经济学和计算会议。 2017年6月6日。 G. Pleiss,M。Raghavan,F。Wu,J。Kleinberg,K。Weinberger。 公平和校准。 in proc。 第31届神经信息处理系统会议。 2017年12月7. J. Kleinberg,M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan,A。Anderson,J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。J. Kleinberg,S。Mullainathan和M. Raghavan。在风险评分的公平确定中固有的权衡。在理论计算机科学会议的第八届创新中。2017年1月4。M. Olteanu,N。Dalvi和M. Raghavan。 识别与位置存储的物理位置相关的描述性术语。 在美国专利号中 9613054。 2017年4月5。 J. Kleinberg,S。Oren和M. Raghavan。 有多种偏见。 in proc。 第18届ACM经济学和计算会议。 2017年6月6日。 G. Pleiss,M。Raghavan,F。Wu,J。Kleinberg,K。Weinberger。 公平和校准。 in proc。 第31届神经信息处理系统会议。 2017年12月7. J. Kleinberg,M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan,A。Anderson,J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。M. Olteanu,N。Dalvi和M. Raghavan。识别与位置存储的物理位置相关的描述性术语。在美国专利号9613054。2017年4月5。J. Kleinberg,S。Oren和M. Raghavan。 有多种偏见。 in proc。 第18届ACM经济学和计算会议。 2017年6月6日。 G. Pleiss,M。Raghavan,F。Wu,J。Kleinberg,K。Weinberger。 公平和校准。 in proc。 第31届神经信息处理系统会议。 2017年12月7. J. Kleinberg,M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan,A。Anderson,J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。J. Kleinberg,S。Oren和M. Raghavan。有多种偏见。in proc。第18届ACM经济学和计算会议。2017年6月6日。G. Pleiss,M。Raghavan,F。Wu,J。Kleinberg,K。Weinberger。 公平和校准。 in proc。 第31届神经信息处理系统会议。 2017年12月7. J. Kleinberg,M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan,A。Anderson,J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。G. Pleiss,M。Raghavan,F。Wu,J。Kleinberg,K。Weinberger。公平和校准。in proc。第31届神经信息处理系统会议。2017年12月7.J. Kleinberg,M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan,A。Anderson,J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。J. Kleinberg,M。Raghavan。在存在隐性偏见的情况下选择问题。在理论计算机科学会议的第9创新中。2018年1月8.M. Raghavan,A。Anderson,J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。M. Raghavan,A。Anderson,J。Kleinberg。映射在线政治互联行动的调用结构。in proc。第27届国际世界网络会议。2018年4月9.M. Raghavan,A。Slivkins,J。W。Vaughan,Z。S. Wu。 探索的外部性以及数据多样性如何有助于剥削。 在学习理论会议上。 2018年7月10. M. Raghavan,M。Purohit,S。Gollapudi。 在不确定性下雇用。 在国际机器学习会议上。 2019年6月11. M. Raghavan,S。Barocas。 减轻算法招聘中偏见的挑战。 在布鲁金斯统治中。 2019年12月M. Raghavan,A。Slivkins,J。W。Vaughan,Z。S. Wu。探索的外部性以及数据多样性如何有助于剥削。在学习理论会议上。2018年7月10.M. Raghavan,M。Purohit,S。Gollapudi。 在不确定性下雇用。 在国际机器学习会议上。 2019年6月11. M. Raghavan,S。Barocas。 减轻算法招聘中偏见的挑战。 在布鲁金斯统治中。 2019年12月M. Raghavan,M。Purohit,S。Gollapudi。在不确定性下雇用。在国际机器学习会议上。2019年6月11.M. Raghavan,S。Barocas。减轻算法招聘中偏见的挑战。在布鲁金斯统治中。2019年12月

Manish Raghavan

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FinRegLab:研讨会——“人工智能与经济:为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动,邀请著名政策制定者参加,重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区,2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作,于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会,汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人,探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战,特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves;参议员 Joni Ernst;代理货币监理署署长 Michael Hsu;万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier;富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示:“人工智能与新型数据相结合,为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而,也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议,详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究,特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估,这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论,请联系 Alex Bloomfield,邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息,包括所有演讲者和小组讨论,请访问此处的活动页面。

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