論文の概要: Knowledge Graphs and Machine Learning in biased C4I applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09258v1
- Date: Thu, 17 Jun 2021 05:53:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-19 04:17:29.142133
- Title: Knowledge Graphs and Machine Learning in biased C4I applications
- Title（参考訳）: バイアス付きC4Iアプリケーションにおける知識グラフと機械学習
- Authors: Evangelos Paparidis and Konstantinos Kotis
- Abstract要約: 我々は、AIアプリケーションで使われている現在の技術の組み合わせと、C4Iドメインの(非)バイアス化されたアプリケーションへの関与について論じる。
これは、現在異なるアプリケーションドメインから発生するより広い問題であるが、セキュリティ関連の性質のため、C4Iではバイアスがより重要になっているように見える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9137554315375919
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces our position on the critical issue of bias that
recently appeared in AI applications. Specifically, we discuss the combination
of current technologies used in AI applications i.e., Machine Learning and
Knowledge Graphs, and point to their involvement in (de)biased applications of
the C4I domain. Although this is a wider problem that currently emerges from
different application domains, bias appears more critical in C4I than in others
due to its security-related nature. While proposing certain actions to be taken
towards debiasing C4I applications, we acknowledge the immature aspect of this
topic within the Knowledge Graph and Semantic Web communities.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、最近AIアプリケーションに現れたバイアスの重要な問題に対する私たちの見解を紹介する。
具体的には、aiアプリケーション、すなわち機械学習とナレッジグラフで使用される現在の技術の組み合わせについて論じ、c4iドメインの偏りのあるアプリケーションへの関与を指摘する。
これは、現在異なるアプリケーションドメインから生じるより広い問題であるが、バイアスは、セキュリティに関連した性質のため、他のc4iでより重要に見える。
C4Iアプリケーションをデバイアス化するためのアクションを提案する一方で、知識グラフとセマンティックWebコミュニティにおけるこのトピックの未熟な側面を認めます。
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