【Tyra Talk 2023】 社會科學｜當社會科學與機器學習交會

機器學習和自然語言處理是目前最令人期待的科技，社會科學領域的學者也開始用基於機器學習和自然語言處理的方法來理解議題，例如以監督學習模型、非監督學習模型、詞嵌入等處理處理無結構的或未經量化的文字資料。本次演講也將由機器學習的角度討論社會科學議題上的應用，例如：公平性、可解釋性等。
Speaker:
謝沛勳 (Pei-Hsun Hsieh), Postdoctoral researcher, University of Pennsylvania
謝沛勳是賓州大學的博士後研究員，研究興趣為與人類合作和不平等有關的人類行為與政策偏好。謝沛勳的研究運用數種不同的量化方法，包含機器學習與實驗方法。
莊喻能 (Yu-Neng Chuang), PhD Student, Rice University
My research interest lies in trustworthy machine learning, including explainability, security, and machine learning fairness. Recently, I am focusing on improving the explainability and security of large language models. My previous research also involves recommender systems via modeling user behaviors and sparse labeling textual data.
研究領域 (Field):
社會科學、新聞學、圖書資訊、資訊通信科技
研究子領域 (Sub-field):
政治經濟學、計算社會科學、實驗方法、可信任機器學習，大語言模型
Chair:
張雅惠 Yahui Chang, PhD candidate, University at Buffalo
演講將會使用 Zoom。請大家預先到官網安裝會議軟體。
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