Ponencias
- Evaluación y mitigación de sesgos en LMs | Hackathon Somos NLP 2023
Hoy descubriremos diversas técnicas y herramientas open-source integradas en el ecosistema de Hugging Face que podéis utilizar para evaluar y mitigar sesgos tanto en datasets como en modelos de PLN. También hay un mini paréntesis sobre la evaluación de la huella de carbono del entrenamiento de modelos.
- Profesora del cursoNLP de 0 a 100
Biografía
María Grandury es una ingeniera e investigadora de Machine Learning especializada en las áreas del PLN y la fiabilidad de la IA. Es matemática y física y actualmente trabaja en CliBrAIn, donde contribuye a la creación de modelos fundacionales en español como parte del equipo de Labs. Anteriormente trabajó en neurocat, una startup con sede en Berlín, donde desarrollaba métodos de explicabilidad (XAI) y ataques adversarios para evaluar la seguridad de modelos de ML. Además, es la fundadora de Somos NLP, una comunidad internacional cuya misión es democratizar y acelerar el avance del NLP en español. Es Hugging Face Fellow y forma parte de varios proyectos de investigación de PLN internacionales, además de colaborar activamente con diversas iniciativas de mujeres en IA.
Última actualización: 16 de agosto de 2023