Algorithmic Bias: Verzerrungen durch Algorithmen verstehen und verhindern von Bär, Tobias

Algorithmic Bias: Verzerrungen durch Algorithmen verstehen und verhindern

Ein Leitfaden für Entscheider und Data Scientists

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algorithmische Verzerrung Algorithmusanalyse und Problemkomplexität Entschärfung Entscheidungsverzerrung Künstliche-Intelligenz maschinelle Voreingenommenheit Maschinelles Lernen prädiktive modellierung Soziologische statistische Modellierung verzerrte Daten
Produktinformationen
    • ISBN-10
      3662663147
    • GTIN-13
      9783662663141
    • Untertitel
      Ein Leitfaden für Entscheider und Data Scientists
    • Erscheinungstermin
    • Auflage
      1
    • Sprache
      ger
    • Autoren Biografie
      Tobias Baer ist Datenwissenschaftler, Psychologe und Top-Management-Berater mit über 20 Jahren Erfahrung in der Risikoanalyse. Bis Juni 2018 war er Master-Experte und Partner bei McKinsey & Co. und baute dort 2004 das Risk Advanced Analytics Center of Competence von McKinsey in Indien auf, leitete die Credit Risk Advanced Analytics Service Line weltweit und betreute Kunden in über 50 Ländern zu Themen wie der Entwicklung analytischer Entscheidungsmodelle für das Underwriting von Krediten, die Preisgestaltung von Versicherungen und die Steuervollstreckung sowie zu Entlastungsentscheidungen. Tobias hat eine Forschungsagenda rund um Analytik und Entscheidungsfindung verfolgt, sowohl bei McKinsey (z.B. zur Entlastung von Urteilsentscheidungen und zur Nutzung von maschinellem Lernen zur Entwicklung hochtransparenter Vorhersagemodelle) als auch an der University of Cambridge, UK (z.B. die Auswirkung mentaler Ermüdung auf Entscheidungsvoreingenommenheit).Tobias hat einen Doktortitel in Finanzwissenschaften von der Universität Frankfurt, einen MPhil in Psychologie von der Universität Cambridge, einen MA in Wirtschaftswissenschaften von der UWM und hat ein Grundstudium in Betriebswirtschaft und Jura an der Universität Gießen absolviert. Er begann bereits als Teenager, in einem deutschen Software-Magazin über Programmiertricks für den Commodore C64 zu schreiben, und bloggt nun regelmäßig auf seiner LinkedIn-Seite.
    • Genre-Code
      1632
    • Letzte Bearbeitung
      2023-04-04
    • Produktart
      BC
    • Schlüsselwörter
      algorithmische Verzerrung, Algorithmusanalyse und Problemkomplexität, Entschärfung, Entscheidungsverzerrung, Künstliche-Intelligenz, maschinelle Voreingenommenheit, Maschinelles Lernen, prädiktive modellierung, Soziologische, statistische Modellierung, verzerrte Daten
    • Verleger
      Springer Berlin
    • Genre
      HC, Informatik, EDV, Informatik, EDV: Informatik

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Die Publikation Algorithmic Bias: Verzerrungen durch Algorithmen verstehen und verhindern - Ein Leitfaden für Entscheider und Data Scientists von ist bei Springer Berlin erschienen. Die Publikation ist mit folgenden Schlagwörtern verschlagwortet: algorithmische Verzerrung, Algorithmusanalyse und Problemkomplexität, Entschärfung, Entscheidungsverzerrung, Künstliche-Intelligenz, maschinelle Voreingenommenheit, Maschinelles Lernen, prädiktive modellierung, Soziologische, statistische Modellierung, verzerrte Daten. Weitere Bücher, Themenseiten, Autoren und Verlage finden Sie hier: https://buchfindr.de/sitemap_index.xml . Auf Buch FindR finden Sie eine umfassendsten Bücher und Publikationlisten im Internet. Sie können die Bücher und Publikationen direkt bestellen. Ferner bieten wir ein umfassendes Verzeichnis aller Verlagsanschriften inkl. Email und Telefonnummer und Adressen. Die Publikation kostet in Deutschland 22.99 EUR und in Österreich 23.63 EUR Für Informationen zum Angebot von Buch FindR nehmen Sie gerne mit uns Kontakt auf!