Éviter les biais implicites dans le recrutement (Partie 2)
Graph Chatbot
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Il s'agit de préjugés implicites, de leur reconnaissance, de l'évitement, de l'efficacité des programmes de formation et de l'origine des stéréotypes sexistes.
Explore l'impact du genre sur les expériences de travail de groupe des étudiants en génie, en soulignant la nécessité de s'attaquer aux préjugés et stéréotypes implicites.
Explore le compromis entre la complexité et le risque dans les modèles d'apprentissage automatique, les avantages de la surparamétrisation et le biais implicite des algorithmes d'optimisation.
Déplacer dans les préjugés et les stéréotypes dans les environnements d'apprentissage, en mettant l'accent sur les stratégies visant à réduire les préjugés et à améliorer les résultats d'apprentissage.
Analyse la descente du gradient sur les réseaux neuraux ReLU à deux couches, en explorant la convergence globale, la régularisation, les biais implicites et l'efficacité statistique.
