Enron, Wikipedia And The Deal With Biased Low-Friction Data Consequential podcast

Artwork

Вміст надано Carnegie Mellon University. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Carnegie Mellon University або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

Consequential « »
Enron, Wikipedia and the Deal with Biased Low-Friction Data

4y ago 29:17

Поширити

MP3•Головна епізоду

Вміст надано Carnegie Mellon University. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Carnegie Mellon University або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

The Enron emails helped give us spam filters, and many natural language processing and fact-checking algorithms rely on data from Wikipedia. While these data resources are plentiful and easily accessible, they are also highly biased. This week, we speak to guests Amanda Levendowski and Katie Willingham about how low-friction data sources contribute to algorithmic bias and the role of copyright law in accessing less troublesome sources of knowledge and data.

… continue reading

41 епізодів

Artwork

Enron, Wikipedia and the Deal with Biased Low-Friction Data

published 4y ago

Поширити

MP3•Головна епізоду

Вміст надано Carnegie Mellon University. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Carnegie Mellon University або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

The Enron emails helped give us spam filters, and many natural language processing and fact-checking algorithms rely on data from Wikipedia. While these data resources are plentiful and easily accessible, they are also highly biased. This week, we speak to guests Amanda Levendowski and Katie Willingham about how low-friction data sources contribute to algorithmic bias and the role of copyright law in accessing less troublesome sources of knowledge and data.

… continue reading

41 епізодів

Усі епізоди

×

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

Слухайте шоу на 500+ тем

Короткий довідник

Топ подкастів

Радіо Скорбота

Кінотижневик Vertigo

Вмістожер

Громадське радіо

Радіо Донбас Реалії

Повільна розмова

Буде тобі наука