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Lernende Maschinen und die Frage der Fairness
04.02.2020 Letzte Woche fand in Lausanne eines der grössten Machine Learning Events von Europa statt. Die von der EPFL am SwissTech Convention Center organisierte Konferenz Applied Machine Learning Days 2020 fand zum wiederholten Male statt und setzte sich mit der Anwendung von Machine Learning und künstlicher Intelligenz auseinander.
An diversen thematisch aufgeteilten Tracks tauschten sich Vertreter aus der Privatwirtschaft und der Forschung in Talks und Panels über die neusten Entwicklungen in dem Gebiet aus. Prof. Dr. Mascha Kurpicz-Briki vom Institut für ICT-Based Management der Berner Fachhochschule war mit einem Poster und einem Talk am Track für AI&NLP vertreten. In ihrem Spotlight Talk zeigte sie auf, wie digitale Ethik insbesondere mit Bezug auf Machine Learning immer relevanter wird. Wenn die Trainingsdaten ein Bias enthalten, kann dies problematische Auswirkungen haben und die Entscheidungen des daraus resultierenden Models können unfair sein. Die Fairness in den Trainingsdaten von Machine Learning zu ermitteln, ist eine grosse Herausforderung, da viele Aspekte zu berücksichtigen sind und Transparenz erforderlich ist.
