Artwork

Innhold levert av Carnegie Mellon University. Alt podcastinnhold, inkludert episoder, grafikk og podcastbeskrivelser, lastes opp og leveres direkte av Carnegie Mellon University eller deres podcastplattformpartner. Hvis du tror at noen bruker det opphavsrettsbeskyttede verket ditt uten din tillatelse, kan du følge prosessen skissert her https://no.player.fm/legal.
Player FM - Podcast-app
Gå frakoblet med Player FM -appen!

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

29:17
 
Del
 

Manage episode 280193765 series 2789552
Innhold levert av Carnegie Mellon University. Alt podcastinnhold, inkludert episoder, grafikk og podcastbeskrivelser, lastes opp og leveres direkte av Carnegie Mellon University eller deres podcastplattformpartner. Hvis du tror at noen bruker det opphavsrettsbeskyttede verket ditt uten din tillatelse, kan du følge prosessen skissert her https://no.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 episoder

Artwork
iconDel
 
Manage episode 280193765 series 2789552
Innhold levert av Carnegie Mellon University. Alt podcastinnhold, inkludert episoder, grafikk og podcastbeskrivelser, lastes opp og leveres direkte av Carnegie Mellon University eller deres podcastplattformpartner. Hvis du tror at noen bruker det opphavsrettsbeskyttede verket ditt uten din tillatelse, kan du følge prosessen skissert her https://no.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 episoder

Alle episoder

×
 
Loading …

Velkommen til Player FM!

Player FM scanner netter for høykvalitets podcaster som du kan nyte nå. Det er den beste podcastappen og fungerer på Android, iPhone og internett. Registrer deg for å synkronisere abonnement på flere enheter.

 

Hurtigreferanseguide

Copyright 2024 | Sitemap | Personvern | Vilkår for bruk | | opphavsrett