Fairness и оценки неопределенности в NLP: методы выявления и устранения предвзятости в моделях обработки естественного языка

На семинаре будут рассматриваться ключевые аспекты fairness и bias в контексте задач обработки естественного языка, ряд методов выявления и устранения предвзятости в моделях машинного обучения.

Обсудим, как методы оценки неопределенности могут помочь в создании более надежных и этичных моделей NLP. На примере задачи текстовой классификации разберем, какие метрики, помимо классических показателей качества, важно учитывать для оценки моделей.

Докладчик

Глеб Кузьмин

Младший научный сотрудник лаборатории обучения на слабо размеченных данных AIRI

Оппонент

Денис Кузнецов

Заместитель заведующего лаборатории лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, CTO открытого AI-фреймворка для диалоговых систем Chatsky, преподаватель МФТИ, AI Talent Hub ИТМО