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Setembro 2025
02 itens- 10 set Defesa
Felipe Bevilaqua defende dissertação de mestrado sobre fairness em dados sintéticos
Na dissertação "Fairness Assessment and Mitigation in Synthetic Tabular Data Generation", avalia seis geradores de dados sintéticos e mostra que eles aumentam sistematicamente a injustiça dos classificadores — efeito que a mitigação padrão corrige em dados de alta utilidade.
Fairness Synthetic data Mitigation - 10 set Defesa
Rodrigo Pagliusi defende dissertação de mestrado sobre fairness
Na dissertação "Evaluation of Machine-Learning Classifiers Under Progressive Unfairness", propõe o Systematic Label Flipping for Fairness Stress Testing — viés controlado nos dados para medir, de forma gradual, quanto classificadores tradicionais degradam sob injustiça crescente.
Fairness Stress testing COMPAS
Agosto 2024
01 item- 22 ago Defesa
Ygor Canalli defende doutorado sobre fairness em aprendizado de máquina
Na tese "Robust Loss and Penalty for Fair Machine Learning", explora a convergência entre justiça e ruído de rótulo e propõe a Fair Transition Loss e a Redlining Penalty Regularization, que superam abordagens clássicas e de ponta na maioria dos benchmarks de classificação justa.
Fairness Robustness Label noise