Zizi - Queering the Dataset (2019)
'Zizi - Queering the Dataset' heeft tot doel het gebrek aan representatie en diversiteit aan te pakken in de trainingsdatasets die vaak worden gebruikt door gezichtsherkenningssystemen. De video is gemaakt door deze systemen te verstoren en ze opnieuw te trainen met de toevoeging van 1000 afbeeldingen van drag en genderfluïde gezichten die online te vinden zijn. Dit zorgt ervoor dat de gewichten in het neurale netwerk verschuiven van de normatieve identiteiten waarop het oorspronkelijk was getraind naar een ruimte van queerness. 'Zizi - Queering The Dataset' laat ons een kijkje nemen in het machine learning-systeem en visualiseren wat het neurale netwerk wel en niet heeft geleerd. Het werk is een viering van verschil en ambiguïteit, die ons uitnodigt om na te denken over vooroordelen in onze datagedreven samenleving.
Regiseur: Jake Elwes
| Directing | Jake Elwes | Director |
