In einer neuen Folge "PhD Pitches" ist Manh Khoi Duong zu Gast. Er ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme am Institut für Informatik. Im Projekt RAPP (Responsible Academic Performance Prediction) arbeitet er zusammen mit Sozialwissenschaftler*innen an der HHU daran, Systeme zur Leistungs- und Abbruchsvorhersage an Hochschulen sozial verträglicher und ethischer zu gestalten.

Wie Diskriminierung entstehen kann, wie man dagegen wirken kann und wie erklärbare Machine-Learning-Methoden dabei helfen können, erfahren wir in diesem Podcast. Manh Khoi Duong erläutert verschiedene Fairness-Metriken und warum er herausgefunden hat, dass "equalised odds" die Fairness Notion für Hochschulen sein sollte.

1:14 Vorstellung Manh Khoi Duong & PhD Pitch 7:41 Welche KI-Methoden werden für die Vorhersagen verwendet und welche Features werden ausgewählt? 11:14 Gibt es eine Art Feedback-Loop um diskriminierende Attribute zu erkennen und zu eliminieren? 12:43 Was sind Decision Trees? 14:17 Interdisziplinäre Zusammenarbeit von Informatiker*innen mit Sozialwissenschaftler*innen 18:24 Wie quantifiziert man eigentlich Fairness? 27:24 Entweder-Oder-Fragen 30:32 PhD-Survival-Tipp

Ein Gespräch mit Manh Khoi Duong und Dr. Joana Grah