Last Updated：2025/11/25
When genderizing the dataset without considering nonbinary identities, researchers can produce biased outcomes in machine learning models.
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When genderizing the dataset without considering nonbinary identities, researchers can produce biased outcomes in machine learning models.
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研究者がデータセットに性別を割り当てる際に非二元のアイデンティティを考慮しないと、機械学習モデルが偏った結果を生み出すことがあります。
