Veranstaltungsprogramm

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Sitzungsübersicht
Sitzung
Workshop 1a
Zeit:
Montag, 02.03.2020:
13:30 - 17:00

Ort: Q 0 101
(2x halbtägiger Workshop)

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Präsentationen

Bias in Datensätzen und ML-Modellen: Erkennung und Umgang in den DH

David Lassner1, Stephanie Brandl1, Louisa Guy2, Anne Baillot2

1TU Berlin; 2Le Mans Université

Der Workshop besteht aus einem allgemeineren Teil zu Bias im Maschinellen Lernen, in dem grundlegend in die Thematik eingeführt wird, und einem spezifischeren Teil, in dem ML-Biases im Kontext von DH behandelt werden. Beide Teile beinhalten Vortrags- sowie Mitmachsessions. Ziel des Workshops ist es, dass die Teilnehmenden sich des Problems von Bias in Machine Learning Modellen bewusst werden und die grundlegenden Techniken zur Erkennung und zur Unterdrückung von Biases kennenlernen. Es soll außerdem gemeinsam erarbeitet werden, auf welche Weise DH-ForscherInnen mit den Biases produktiv umgehen können. Es wird beispielsweise gezeigt, wie Biases in historischen Textdatensätzen auf Biases in den Gesellschaften ihrer Entstehung sowie in ihrer Aufbewahrungs- und Tradierungsgeschichte hindeuten können. Programm und Material unter bias-ml-dh.davidlassner.com



 
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