Konsumentenschutz durch Machine Learning made in Austria

Das AIT (Austrian Institute of Technology) und ÖIAT (Österreichisches Institut für angewandte Telekommunikation) verstärken ihre Forschungskooperation zur Aufdeckung diskriminierender Preisgestaltung im Internet. Im Rahmen der Förderaktion „netidee“ der Internet Privatstiftung Austria (IPA) als eines von 25 Projekten ausgewählt, entwickelten Experten des ÖIAT und Data Scientists am AIT ein Framework für das Monitoring datenbasierter Preisbildungspraktiken im Online-Handel sowie ein Dashboard für die Analyse und Visualierung der gewonnenen Datensätze.

Facebook: "Wasserzeichen" für Machine Learning

Machine Learning: Facebook markiert Bilddatensets (Foto: pixabay.com, geralt)

Forscher der Abteilung für Künstliche Intelligenz von Facebook haben eine Methode namens "Radioaktive Daten" entwickelt, um Bilder aus Datensets, die für Machine Learning verwendet werden, wie bei einem Wasserzeichen zu markieren. Dadurch soll es möglich sein, in neuralen Netzwerken bestimmte Lernmethoden immer wieder zu erkennen. Diese Methode hilft laut den Forschern dabei, Fehler und Missbrauch bei der Datenanalyse schnell aufzudecken.

Facebook: "Wasserzeichen" in Fotos für Machine Learning

Forscher der Abteilung für Künstliche Intelligenz von Facebook haben eine Methode namens "Radioaktive Daten" entwickelt, um Bilder aus Datensets, die für Machine Learning (ML) verwendet werden, wie bei einem Wasserzeichen zu markieren. Dadurch soll es möglich sein, in neuralen Netzwerken bestimmte Lernmethoden immer wieder zu erkennen. Diese Methode hilft laut den Forschern dabei, Fehler und Missbrauch bei der Datenanalyse schnell aufzudecken.

IIMT: Künstliche Intelligenz und Machine Learning für Manager

Symbolbild: Pixabay/ Geralt

Mit "AI/ML for Managers" bietet das IIMT (International Institute of Management in Technology) der Universität Fribourg am 5. und 6. November einen Lehrgang an, der Managern, die technisch nicht so versiert sind, eine praktische Einführung in Artificial Intelligence und Machine Learning (KI/ML) bietet.

Machine-Learning-Methode definiert Sprachmuster und sagt Psychose voraus

Symbolbild: Pixabay/Geralt/CCO

Forscher der Emory University haben eine neue Methode des Machine Learning entwickelt, die anhand der Sprechweise von Menschen erkennt, ob sie im späteren Leben eine Psychose entwickeln werden. Anhand eines Algorithmus entdeckten die Wissenschaftler zwei Variablen, die Hinweise für spätere Psychosen sind: Die häufige Verwendung von Wörtern, die mit Geräuschen in Verbindung stehen, und eine häufige Verwendung von Wörtern mit der gleichen Bedeutung.

Datenmanagement als Erfolgsfaktor im Machine Learning (4)

Symbolbild: UTSA.edu

Nachdem in der vergangenen dritten Folge unserer Serie "Datenmanagement als Erfolgsfaktor im Machine Learning" die Entwicklung vom Machine Learning zum Deep Learning aufgezeigt wurde, geht es im nun abschliessenden letzten Teil der Serie über I/O-Flaschenhälse sowie um die grossen Herausforderungen im Hinblick auf das Datenmanagement bei Deep Learning.

Datenmanagement als Erfolgsfaktor im Machine Learning (2)

Symbolbild: UTSA.edu

Setzten wir uns im ersten Teil der vierteiligen Serie "Datenmanagement als Erfolgsfaktor im Machine Learning" mit den Anfängen der Künstlichen Intelligenz, dem Computer als Brettspielspezialisten und den Wegen zur Spracherkennung auseinander, so erläutern wir im zweiten Teil, wie Empfehlungsdienste und One-to-one-Marketing funktionieren, ausserdem den Zusammenhang zwischen KI und Science Fiction und wie Convolutional Neural Networks den Durchbruch von KI ermöglichten.

Datenmanagement als Erfolgsfaktor im Machine Learning (1)

Symbolbild: Pixabay

Seit Gordon Moore, Mitgründer der Firma Intel, 1965 eine Verdoppelung der Anzahl der Transistoren in einer integrierten Schaltung etwa im Zweijahresrhythmus vorhergesagt hat, ist die Rechenleistung um den Faktor 50 Millionen gestiegen. Die wachsende Leistungsfähigkeit von Computern hat dazu geführt, dass diese das menschliche Gehirn bereits in vielerlei Hinsicht übertreffen. Der Mensch interagiert heute im Durchschnitt etwa 220-mal täglich mit einem vernetzten Gerät.

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