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AIhub 每月文摘：2024 年 9 月——深度学习 Indaba 上的实时支付、评估数据集多样性和 AfriClimate AI
欢迎阅读我们的月度文摘，在这里您可以了解您可能错过的任何 AIhub 故事、阅读最新消息、回顾最近发生的事件等等。本月，我们将了解一个评估数据集多样性的框架，了解银行如何从战略上降低实时支付系统中的欺诈风险，以及 […]
来源:ΑΙhub欢迎来到我们的每月摘要，您可以在这里赶上您可能错过的任何AIHUB故事，仔细阅读最新消息，回顾最近的事件等等。本月，我们了解了一个评估数据集中多样性的框架，找出银行如何在实时支付系统中策略性地减轻其欺诈风险，并了解深度学习Indaba的非洲气候AI研讨会。
采访Jerone Andrews：评估数据集多样性的框架
在他们的论文中测量数据集多样性。不要仅仅要求这一点，杰恩·安德鲁斯（Jerone Andrews）和同事建议使用社会科学中的测量理论作为改善各种机器学习数据集的收集和评估的框架。我们与Jerone谈了这项工作，该作品在ICML 2024赢得了最佳纸张奖。
测量数据集多样性。不要只是要求 我们与Jerone交谈对凯瑟琳·梅奥（Katherine Mayo）的采访：基于代理的实时付款和欺诈风险的分析
实时付款提供了快速处理时间（约为10秒），允许近距离收到资金。但是，这些系统是欺诈的目标。在这次采访中，凯瑟琳·梅奥（Katherine Mayo）向我们介绍了基于代理的实时付款分析，以及这在减轻欺诈的银行策略方面揭示了什么。
在这次采访中 基于代理的实时付款分析ijcai博士联盟
国际人工智能联合会议（IJCAI）博士联盟为一组博士生提供了介绍他们的作品并听取该领域既定研究人员的听力的机会。今年的财团椅子Anita Raja和Jihie Kim在本摘要中挑选了一些亮点。
此摘要深度学习indaba
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