27: Celestine Mendler-Dünner

Celestine ist Forscherin aus Leib und Seele die sich in der akademische Welt pudelwohl fühlt. Als PhD Studentin an der ETH in Zürich, PostDoc an der UC Berkley in Kalifornien und aktuell als Forschungsgruppenleiterin am Max-Planck Institut in Tübingen packt sie immer wieder neue spannende Projekte an. Momentan beschäftigt sie sich vor allem damit wie Machine Learning Systeme ihre Umgebung und unsere Gesellschaft beeinflussen. Sie erklärt uns warum die optimalste Route nicht immer die beste ist und wie das mit Kreditvergabe zusammenhängt. Außerdem erzählt Celestine wie sie ihren Weg durch die Universitäten gemacht hat und worauf es für sie dabei ankommt.

Persönliche Webseite: https://celestine.ai/

Max Planck Institute für Intelligente Systems Tübingen: https://is.mpg.de/

ELLIS netzwerk und ML in Europa: https://ellis.eu/ 

Forschung zu Performative Prediction:

Publikation ICML 2020: https://proceedings.mlr.press/v119/perdomo20a.html

Related blog post: https://toc4fairness.org/self-fulfilling-and-self-negating-predictions-a-short-tale-of-performativity-in-machine-learning/

Snap ML library:

Documentation: https://snapml.readthedocs.io/en/latest/index.html

Project Webseite von IBM: https://www.zurich.ibm.com/snapml/

Publikation NeurIPS 2018: https://papers.nips.cc/paper/2018/hash/eecca5b6365d9607ee5a9d336962c534-Abstract.html

Dissertation zum Thema “System-Aware Algorithms for Machine Learning”: https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/341033