Nana
Master student in Computer Science, Focus on Machine Learning and Natural Language Processing, currently interested in Gender Equality/Fairness/Equity and Implicit Bias
Vorträge
Fairness and accountability are important topics for decision makers, but formulating these in a rigid, mathematical context can be hard. We'll be looking at implicit and explicit biases, how they arise in data and how they are learned by modern sytems, different notions of the word "fair" and the way biases can leak through obfuscation.
Machine Learning wird inzwischen als Lösung für fast alle Probleme betrachtet -- mit wechselndem Erfolg, denn gelegentlich sind die Ergebnisse auch sehr absurd. Wenn der Computer versucht, ein Problem zu lösen, findet er dafür auch mal sehr unerwartete oder unkonventionelle Lösungen. Ein paar interessante oder amüsante davon stellen wir in diesem Talk vor.