Dr. Sascha Wolfer und Dr. Jan Oliver Rüdiger Ziel dieses Projekts ist es, Sprachdaten so nah wie möglich am Jetzt zu erheben und analysierbar zu machen. Wir möchten, dass möglichst viele Menschen, nicht nur Sprachwissenschaftlerinnen und Sprachwissenschaftler, in die Lage …

Prof.Dr. Felix Bode und Dr. Florian Stoffel Predictive Policing wird inzwischen weltweit bei Polizeien zur Prognose von Kriminalitätsbrennpunkten eingesetzt. Die Variationen in der methodischen Ausgestaltung sind in dem Zusammenhang groß. In Deutschland werden ebenfalls unterschiedliche Ansätze in einzelnen Bundesländern verfolgt. …

Vladimir Alexeev, M.A. Über die Kreativität der künstlichen Intelligenz ist schon viel geschrieben worden. Doch erst in den letzten Jahren, mit der Entwicklung visueller Modelle der künstlichen Intelligenz, ist es möglich geworden, sich mit der „Vorstellungskraft“ der Computer auseinanderzusetzen. Der …

Christophe Krech, M.Sc. Explainable AI (XAI) hat sich in den letzten Jahren zu einem für Akademiker und Praktiker hochrelevanten Forschungsfeld entwickelt. Ausgangspunkt ist dabei stets die Frage, wie sich der vermeintliche Konflikt zwischen der Leistungsfähigkeit (Performance) und Erklärbarkeit eines Machine-Learning-Modells …

Prof.Dr. Thomas Wirth und Dipl.-Päd. Hans-Werner Klein In diesem Kapitel werden zwei Standardverfahren der angewandten Statistik gegenübergestellt, bei denen man durchaus davon sprechen könnte, dass sie als Konkurrenten aufgefasst werden könnten. Die zwei methodischen Ansätze sind die Varianzanalysen (oft als …

Dipl.-Psych. Bernard Rummel Dieser Beitrag beschreibt die Verwendung von sog. Probability Plots zur Visualisierung und Analyse von Zeitverteilungen am Beispiel von Aufgaben-Bearbeitungszeiten in Usability Tests. Probability Plots sind Streudiagramme, bei denen die Achsen so skaliert sind, dass unter bestimmten Verteilungsannahmen …

Dipl.-Des. Lothar B. Blum Heutige komplexe multidimensionale Datensätze der Business Intelligence erfordern neue Visualisierungsformen. Überraschenderweise kann das aber auch ein aus dem 19. Jahrhundert stammender Charttyp leisten wie das Sankey-Diagramm. Vorausgesetzt, es ist ausgestattet mit Eigenschaften wie Verständlichkeit, Interaktivität und …

Dr. Dieter Bingemann Data Science folgt einem traditionellen Analysemodell zur iterativen Verbesserung der Analyse eines Datensatzes. In diesem Artikel werfen wir ein Blick darauf, wie die „Sciences“ mit Data umgehen – der wissenschaftlichen Datenanalyse – und finden Herangehensweisen, die auch …

Thomas Krause M.Sc., Dr. Elenar Jolkver, Prof. Dr. Michael Kramer, Prof. Dr. Matthias L. Hemmje, Prof. Dr. Paul McKevitt Genomic data is an important building block for the era of personalized medicine. However, processing this data efficiently in diagnostic laboratories …

Ulrich Walter Daten sind die Grundlage zur Entscheidungsfindung aller Prozesse in der analogen und insbesondere in der digitalen Welt. Insofern müssen Daten wesentliche Eigenschaften erfüllen, um als Entscheidungsbasis für KI-Systeme zu dienen. Die „sieben V“ der Datenattribute beschreiben die Anforderungen …

Eduard H. van Kleef, PhD In einer fiktiven, aber realitätsnahen Geschichte wird erzählt, wie ein unerfahrenes Gründerteam für einen Konzernkunden eine Machine-Learning-Applikation entwickelt sowie über die Probleme, welchen es dabei begegnet. Es werden praktische Herausforderungen angesprochen und Empfehlungen sowie bewährte …