sesgo algorítmico
Todas las noticias con este tag · Estados Unidos.
Noticias por hora
Últimas 24 horas · hora argentina
Consultar los valores por hora
| Hora | Noticias |
|---|---|
| 2 nov 2026, 9:00 p. m. | 0 |
| 2 nov 2026, 10:00 p. m. | 0 |
| 2 nov 2026, 11:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 12:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 1:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 2:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 3:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 4:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 5:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 6:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 7:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 8:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 9:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 10:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 11:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 12:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 1:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 2:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 3:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 4:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 5:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 6:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 7:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 8:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 9:00 p. m. | 0 |
Noticias por día
Últimos 30 días, incluido hoy · hora argentina
Consultar los valores por día
| Día | Noticias |
|---|---|
| 2026-10-05 | 0 |
| 2026-10-06 | 0 |
| 2026-10-07 | 0 |
| 2026-10-08 | 0 |
| 2026-10-09 | 0 |
| 2026-10-10 | 0 |
| 2026-10-11 | 0 |
| 2026-10-12 | 0 |
| 2026-10-13 | 0 |
| 2026-10-14 | 0 |
| 2026-10-15 | 0 |
| 2026-10-16 | 0 |
| 2026-10-17 | 0 |
| 2026-10-18 | 0 |
| 2026-10-19 | 0 |
| 2026-10-20 | 0 |
| 2026-10-21 | 0 |
| 2026-10-22 | 0 |
| 2026-10-23 | 0 |
| 2026-10-24 | 0 |
| 2026-10-25 | 0 |
| 2026-10-26 | 0 |
| 2026-10-27 | 0 |
| 2026-10-28 | 0 |
| 2026-10-29 | 0 |
| 2026-10-30 | 0 |
| 2026-10-31 | 0 |
| 2026-11-01 | 0 |
| 2026-11-02 | 0 |
| 2026-11-03 | 0 |
Los gráficos cuentan por fecha de publicación y respetan los filtros. El archivo incluye todo el histórico.
Noticias de sesgo algorítmico
2 noticias · De más nuevas a más antiguas.
Hugging Face BlogSesgos en el aprendizaje automático: riesgos, contexto y herramientas para abordarlos
La entrada del blog de Ética y Sociedad de Hugging Face aborda el sesgo en el aprendizaje automático como un problema omnipresente y complejo que ninguna intervención técnica aislada puede resolver. Los modelos, como sistemas sociotécnicos, amplifican tendencias sociales y pueden exacerbar inequidades según su contexto de despliegue, por lo que se requiere vigilancia y retroalimentación continua. El texto propone abordar el sesgo en cada etapa del ciclo de desarrollo (definición de tarea, curación de datos y entrenamiento de modelos) y presenta herramientas como Dataset Cards, Disaggregator, Model Cards, SEAL y benchmarks como BOLD, HONEST y WinoBias.
Noticia originalEvaluación del sesgo de los modelos de lenguaje con 🤗 Evaluate
Investigadores de Hugging Face presentaron nuevas métricas y mediciones de sesgo en la biblioteca 🤗 Evaluate para analizar modelos de lenguaje causal como GPT-2 y BLOOM. El artículo detalla tres tareas basadas en indicaciones: toxicidad, polaridad del lenguaje y completaciones de oraciones hirientes, mostrando cómo pequeños cambios en los pronombres o las profesiones generan resultados sesgados. Los autores advierten que estos conjuntos de datos son pasos iniciales y no capturan toda la gama de sesgos, por lo que recomiendan combinar varias métricas.
Noticia original