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A Desbiasagem Adversarial é uma técnica para reduzir o viés em modelos de aprendizado de máquina usando treinamento adversarial.
A Justiça em Processamento garante que as decisões de IA permaneçam imparciais durante o processamento de dados.
Justiça do modelo garante que os sistemas de IA tomem decisões imparciais, promovendo igualdade e padrões éticos nas aplicações de IA.
A Equidade de Pós-Processamento garante que os resultados da IA sejam justos após as previsões iniciais serem feitas.
Predictive Parity ensures that a model's predictions are equally accurate across different groups.