Geri Dön

A language modeling approach to detect bias

Taraflılığın tespiti için bir dil modeli yaklaşımı

  1. Tez No: 631237
  2. Yazar: CEREN ATİK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELMA TEKİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Teknoloji günden güne gelişerek hayatımızın her alanına dahil olmaktadır. Yapay zekâ gibi teknolojik yenilikler, geliştiricilerin niyetlerinden bağımsız olarak toplumda zaten var olan sosyal önyargıları güçlendirebilir. Bu nedenle, araştırmacılar bu etik sorunun farkında olmalıdır. Bu tez çalışmasında, sosyal önyargılardan biri olan cinsiyet yanlılığının meslek sınıflandırması üzerindeki etkisi araştırılmaktadır. Bunun için New York Times web sitesinden anma yazıları toplanarak yeni bir veri kümesi oluşturulmuş ve bu anma yazıları cinsiyet göstergeleri dahil ve hariç olmak üzere iki farklı versiyonuyla ele alınmıştır. Meslek ve cinsiyet birbirinden bağımsız değişkenler olduğu için cinsiyet göstergelerinin modellerin meslek tahmini üzerinde bir etkisi olmadığı varsayılmaktadır. Bu bağlamda, meslek tahmini üzerinde cinsiyet yanlılığını araştırmak için sadece meslek sınıflandırması yapan modellerin yanında meslek ve cinsiyetin aynı anda öğrenildiği bir model de değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar meslek tahmininde cinsiyet yanlılığının etkili olduğunu ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Technology is developing day by day and is involved in every area of our lives. Technological innovations such as artificial intelligence can strengthen social biases that already exist in society, regardless of the developers' intentions. Therefore, researchers should be aware of this ethical issue. In this thesis, the effect of gender bias, which is one of the social biases, on occupation classification is investigated. For this, a new dataset was created by collecting obituaries from the New York Times website and they were handled in two different versions, with and without gender indicators. Since occupation and gender are independent variables, gender indicators should not have an impact on the occupation prediction of models. In this context, in order to investigate gender bias on occupation estimation, a model in which occupation and gender are learned together is evaluated as well as models that make only occupation classification are evaluated. The results obtained from models state that gender bias has a role in classification occupation.

Benzer Tezler

  1. İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti

    Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems

    REFİK KİBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR

  2. Fight recognition from still images in the wild

    Doğal ortamda sabit görüntülerden kavga tespiti

    ŞEYMANUR AKTI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  3. Türkçe için sahte haber tespit modelinin oluşturulması

    A fake news detection model for Turkish language

    UĞUR MERTOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURKAY GENÇ

    PROF. DR. HAYRİ SEVER

  4. Stratejik yönetim perspektifinden sigortacılık sektöründe makine öğrenmesi algoritmaları ile anomali tespiti

    An application of machine learning to anomaly detection in insurance industry using strategic management approach

    AYŞE NURBANU ŞAHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. TOLGA KAYA

  5. Uydu gravimetrisi ile fiziksel yükseklik değişimlerinin belirlenmesi ve analizi: Türkiye ve Grönland örneği

    Estimation and analysis of physical height changes using satellite gravimetry: Case studies in Turkey and Greenland

    EMEL ZERAY ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN ALPAY ABBAK