Call-for-Code-for-Racial-Justice / Call-for-Code-for-Racial-Justice/TakeTwo-DataScience
Culturally Sensitive ML Models
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 8
- Forks
- 8
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
### Background on the problem the feature will solve/improved user experience
Determining racist content is in part dependent on cultural context. Words can have different meanings in various languages/regions.
### Describe the solution you'd like
Create ML models that consider the cultural context of
A clear and concise description of what you want to happen.
### Tasks
Description of the development tasks needed to complete this issue, including tests,
### Acceptance Criteria
Standards we believe this issue must reach to be considered complete and ready for a pull request. E.g precisely all the user should be able to do with this update, performance requirements, security requirements, etc as appropriate.
Beitragsleitfaden
Rechercherichtung
Das Issue nennt keine Dateien, Tests, Datensätze oder Model-Entry-Points. Beginne damit, die Repository-Struktur und vorhandene Notebooks zu überprüfen, um den aktuellen Modellierungs-Workflow und verfügbare kulturelle oder regionale Labels zu identifizieren. Für einen Abschluss wären ein abgestimmter Umfang, Implementierungsaufgaben, Tests und explizite Akzeptanzkriterien erforderlich, die derzeit fehlen.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- jupyter-notebook, machine-learning
- Bereich
- machine-learning
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 10/100