Generalizando la selección justa de top-k: un enfoque integrador
Aprende a generalizar la selección justa de top-k con múltiples grupos protegidos, minimizando la disparidad. Un enfoque integrador con resultados empíricos.
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Nuevo método basado en función de puntuación amplía el aprendizaje centrado en decisiones a problemas con incertidumbre en restricciones.
Nuevo método de gradiente híbrido para optimización lineal contextual con retroalimentación parcial que reduce el arrepentimiento.
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