Klumbyte | Feminist Machine Learning | Buch | 978-1-5292-5685-7 | www.sack.de

Buch, Englisch, 224 Seiten, Format (B × H): 156 mm x 234 mm

Reihe: Dis-positions: Troubling Methods and Theory in STS

Klumbyte

Feminist Machine Learning

Towards New Materialist Informatics
1. Auflage 2026
ISBN: 978-1-5292-5685-7
Verlag: Bristol University Press

Towards New Materialist Informatics

Buch, Englisch, 224 Seiten, Format (B × H): 156 mm x 234 mm

Reihe: Dis-positions: Troubling Methods and Theory in STS

ISBN: 978-1-5292-5685-7
Verlag: Bristol University Press


Available open access digitally under CC-BY-NC-ND licence.

What if feminist philosophy could redesign machine learning? This groundbreaking book analyzes how algorithms encode power and shows how critical, transdisciplinary thinking can intervene to build fairer, more accountable AI systems.

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Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Introduction

1. Why Assemblage? Approaching Machine Learning Diagrammatically

Part 1: Algorithmic Agency: Probing the Epistemic Operations of Machine Learning

2. Linear Regression: From Regression to the Mean to Relation Machines

3. K-Nearest Neighbours: Homophily and the Making of Difference

4. Decision Trees: Arboreal Organisation of Knowledge

Part 2: Learning Otherwise: Critical and Speculative Design Interventions

5. Diffracting Power: Critical Machine Learning Artefact Design

6. Activating Concepts: Redrawing Machine Learning Design Diagrams

7. Speculating Models, Inventing Algorithms: Experimental Diagrams

Conclusion: Towards New Materialist Informatics as a Critical Technical Practice

Appendix: “Critical Tools for Machine Learning” Workshop Framework and Exercises

References



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