Veera Jussila

Creative Developer

Veera Jussila es una artista y tecnóloga cuyo trabajo explora la toma de decisiones algorítmicas y las redes de comunicación. Su práctica se centra en el machine learning como una forma de producción de conocimiento. Mediante el uso de pequeños conjuntos de datos, estudia los límites y la lógica de los sistemas de deep learning y los reimagina. Basándose en sus antecedentes como guionista, el trabajo de Veera examina las narrativas tecnológicas existentes y trata de disimularlas. Se ha graduado con una maestría en Artes Computacionales de Goldsmiths, Universidad de Londres. Veera también tiene una maestría en Ciencias Sociales de la Universidad de Helsinki. Veera fue uno de los artistas computacionales de Goldsmiths que fue seleccionado para trabajar en una residencia colaborativa de In-grid con Arebyte Gallery durante el verano de 2020.

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Small datasets

En la industria, los conjuntos de datos de deep learning pueden consistir en millones de elementos (imágenes, fragmentos de texto, etc.). Esto se hace para optimizar las predicciones y hacer el modelo menos “sesgado”. Sin embargo, el elemento humano siempre está ahí, como se nos ha recordado en el caso de las etiquetas de imágenes racistas en el conjunto de datos de ImageNet. Small datasets aborda preguntas sobre Big data y automatización. Ver lo que sale “mal” con 300 imágenes nos ayuda a entender la complejidad de usar 30.000 imágenes. Si queremos enseñarle a un robot a hablar “como un humano”, debemos recopilar un pequeño conjunto de datos para primero entender lo que realmente consideramos humano. Esto puede ser un proyecto artístico fructífero por sí.

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