Zizi - Queering the Dataset

‘Zizi - Cuestionando el conjunto de datos’ busca abordar la falta de representación y diversidad en los conjuntos de datos de entrenamiento que suelen utilizarse en los sistemas de reconocimiento facial. El video se creó interrumpiendo estos sistemas y volviéndolos a entrenar con la adición de 1000 imágenes de rostros drag y de género fluido encontrados en línea. Esto provoca que los pesos dentro de la red neuronal se desplacen desde las identidades normativas en las que se entrenó originalmente hacia un espacio de queer. ‘Zizi - Cuestionando el conjunto de datos’ nos permite echar un vistazo dentro del sistema de aprendizaje automático y visualizar lo que la red neuronal ha (y no ha) aprendido. La obra es una celebración de la diferencia y la ambigüedad, que nos invita a reflexionar sobre los sesgos en nuestra sociedad impulsada por datos.