Viés de dados: o perigo está nos detalhes

Estamos vivendo a era que chamamos de Big Data. Temos uma quantidade exorbitante de dados e mecanismos de buscas, classificação, identificação que se alimentam desses dados para nos darem os melhores resultados. Mas como mensurar a qualidade de resultados? Com que tipo de dados estamos alimentando os sistemas de aprendizado de máquinas? Seria possível tornar um algoritmo preconceituoso que reflita valores da sociedade que estamos sempre lutando contra? É possível resolver os problemas gerados pela solução de ter mais dados? O perigo está nos detalhes! Correlação não é causalidade!

Virgínia Mota

Graduada em Ciência da Computação, pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2008), mestra em Modelagem Computacional, pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2011), e mestra em Master 2 SYSTÈMES INTELLIGENTS ET COMMUNICANTS – ENSEA/Université de Cergy-Pontoise (2010). Atualmente, faz doutorado em Ciência da Computação, na Universidade Federal de Minas Gerais e é professora do Setor de Informática do COLTEC/UFMG. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento de Imagens e Visão Computacional. Suas áreas de interesse incluem recuperação de informação visual, classificação de imagens e vídeos, representação de vídeos, tensores e teoria de Wavelets aplicados ao processamento de imagens.

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Rod. Fernão Dias, 3443 - Jardim Riacho das Pedras, Contagem
08h às 18h