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AAAI
通过机器学习信息化租赁援助的方式预防驱逐导致的无家可归
使用机器学习系统，基于个人未来无家可归的风险，优先考虑面临驱逐的个人，从而提高了至少 20% 的准确性和公平性，并识别了当前过程中被忽视的 28% 的个人，此研究有助于改进 Allegheny 县的租赁援助计划，并促进类似上下文中基于证据的
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4 months ago
相关节奏：发现你可能喜欢的音乐的推荐系统
通过使用机器学习模型及百万曲目数据集，本文提出了一个音乐推荐系统，旨在优化为用户推荐喜欢的歌曲。
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9 months ago
机器学习系统的风险
提出了一个上下文敏感的机器学习系统风险框架（MLSR），该框架用于识别机器学习系统的一阶和二阶风险，包括应用、设计、控制等，并将伦理 / 人权风险与系统风险结合起来，为机器学习系统进行全面的风险评估铺平了道路。
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2 years ago
商用智能语音助理领域分类的主动学习
本研究介绍了一种基于 LSTM 域选择组件的人工智能助理系统中对于选择相关新训练数据的方法，实验结果表明，与随机选择和基于熵的方法相比，在固定标注预算的情况下提供了更高的准确性提升。
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5 years ago
KDD
利用机器学习评估和预防水管爆裂风险
使用机器学习系统评估水管道破裂风险，通过历史数据和相关信息，使用梯度提升决策树模型最好的预测并取得了成功，此方法也可应用于其他城市。
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6 years ago
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