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Irrweg Uploadfilter exakt erklärt

Irrweg Uploadfilter exakt erklärt von Elisabeth,  Niekrenz, Katrin,  Schwahlen, Wienold,  Isabel
2019 wurden Onlineplattformen gesetzlich verpflichtet, Uploadfilter zu installieren, um Urheberrechte im Internet zu schützen. Das klingt ja nach einer guten Sache, denn wenn ich etwas im Netz veröffentliche, möchte ich ja vielleicht finanziell beteiligt werden. Aber woher weiß ich, dass jemand meine Texte, meine Musik oder meine Videos nutzen will? Wäre es nicht gut, wenn es dafür ein Programm gäbe, dass das Internet durchforstet. Und dabei auch automatisch Falschinformationen, Kinderpornografie, Hasskriminalität und terroristische Inhalte findet und löscht? Trotzdem meinen viele: Nein, Uploadfilter sind gar nicht gut. Wie sie funktionieren, warum sie nicht so harmlos sind und warum sie das freie Internet komplett verändern könnten, fasst diese Broschüre zusammen. Die Grundlage dieser Broschüre schrieb Elisabeth Niekrenz von der Digitalen Gesellschaft in Berlin.
Aktualisiert: 2021-01-13
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Invisible Hands

Invisible Hands
Der nächste Fokus der digitalen Transformation liegt auf der Optimierung des Menschen. Intelligente Assistenzsysteme analysieren unser Verhalten und helfen uns, durch den immer komplexeren Alltag zu navigieren. Diese unsichtbaren Hände versprechen die Erfüllung eines alten Menschheitstraums: Einfachheit für alle. Allerdings sind ihre Entscheidungsmechanismen oft intransparent. Doch das Potenzial der unsichtbaren Hände reicht weiter. Die nächste Generation algorithmischer Entscheidungs- und Handlungshilfen zielt auf die gesellschaftlichen Herausforderungen des 21. Jahrhunderts ab. Sie fördern kollektive Verhaltensänderungen, um mit Klimawandel und neuen Pandemien fertig zu werden. Optimisten sehen in den «Invisible Hands» eine technische Grundlage für einen menschlichen Evolutionsschub. Doch das unreflektierte Vertrauen in digitale Steuerung birgt das Risiko von Manipulation und Freiheitsverlust, was die Demokratie schädigen könnte. Es braucht einen differenzierten Umgang mit datenbasierten Assistenzsystemen, um die Gesellschaft auf die Zukunft vorzubereiten, ohne die Freiheit des Einzelnen aufzugeben.
Aktualisiert: 2020-12-10
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Machine Learning für Zeitreihen

Machine Learning für Zeitreihen von Hirschle,  Jochen
- Konzepte Schritt für Schritt erklärt- Die Eigenarten von Zeitreihendaten verstehen: Zeitfenster zum Anlernen einsetzen; mit latenten, saisonalen und Trend-Komponenten arbeiten- Anleitungen zur Umsetzung in Python mit ausführlichen Code-Kommentaren- Mit TensorFlow2 Deep-Learning-Verfahren zur Prognose aufbauen, anlernen und produktiv einsetzen Daten über Vorgänge werden in der verarbeitenden Industrie, der Logistik oder im Finanzsektor im Sekundentakt aufgezeichnet: der Verlauf eines Aktienkurses, die Verkaufszahlen eines Produkts, die Sensordaten einer Turbine. Solche Daten informieren nicht nur über isolierte Zustände; sie sind wie Filme, die den Verlauf eines Vorgangs mit einer Serie einzelner Bilder nachzeichnen. Intelligente Algorithmen können die Muster dieser Verläufe analysieren, sie anlernen und über das Beobachtungsfenster hinaus fortschreiben: Zustände in der Zukunft werden prognostizierbar.Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die Konzepte und die Praxis der Zeitreihenanalyse. Es zeigt, wie bewährte und neuere Lernalgorithmen arbeiten und wie sie sich mit Python anlernen und produktiv einsetzen lassen. An einer Vielzahl von Anwendungsbeispielen werden die Vorbereitung der Daten, der Anlern- und Schätzprozess Schritt für Schritt erklärt. Aus dem Inhalt:- Zeitreihendaten mit pandas aufbereiten, fehlende Daten imputieren, mit Datumsangaben arbeiten - Grundprinzipien maschinellen Lernens: Konzepte und Umsetzung mit Python und Scikit-Learn- Feature-Preprocessing: Standardisierung, Dimensionsreduktion, Verarbeitung kategorialer Daten - ARIMA-Modelle zur Analyse univariater Zeitreihen: Vorbereitung, Anlernen und Prognose mit Python und Statsmodels- Komplexe Zeitreihen mit Deep-Learning-Verfahren analysieren: Rekurrente und konvolutionale Netze verstehen und mit Python und TensorFlow 2 aufbauen und anlernen- Mit Zeifenstern arbeiten Vorkenntnisse in Machine-Learning-Verfahren sind nicht notwendig. Grundlegende Statistik- und Python-Kenntnisse sollten vorhanden sein. Der komplette Code im Buch sowie die Beispieldateien sind über ein GitHub-Repository verfügbar.
Aktualisiert: 2020-12-09
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Machine Learning für Zeitreihen

Machine Learning für Zeitreihen von Hirschle,  Jochen
- Konzepte Schritt für Schritt erklärt- Die Eigenarten von Zeitreihendaten verstehen: Zeitfenster zum Anlernen einsetzen; mit latenten, saisonalen und Trend-Komponenten arbeiten- Anleitungen zur Umsetzung in Python mit ausführlichen Code-Kommentaren- Mit TensorFlow2 Deep-Learning-Verfahren zur Prognose aufbauen, anlernen und produktiv einsetzen Daten über Vorgänge werden in der verarbeitenden Industrie, der Logistik oder im Finanzsektor im Sekundentakt aufgezeichnet: der Verlauf eines Aktienkurses, die Verkaufszahlen eines Produkts, die Sensordaten einer Turbine. Solche Daten informieren nicht nur über isolierte Zustände; sie sind wie Filme, die den Verlauf eines Vorgangs mit einer Serie einzelner Bilder nachzeichnen. Intelligente Algorithmen können die Muster dieser Verläufe analysieren, sie anlernen und über das Beobachtungsfenster hinaus fortschreiben: Zustände in der Zukunft werden prognostizierbar.Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die Konzepte und die Praxis der Zeitreihenanalyse. Es zeigt, wie bewährte und neuere Lernalgorithmen arbeiten und wie sie sich mit Python anlernen und produktiv einsetzen lassen. An einer Vielzahl von Anwendungsbeispielen werden die Vorbereitung der Daten, der Anlern- und Schätzprozess Schritt für Schritt erklärt. Aus dem Inhalt:- Zeitreihendaten mit pandas aufbereiten, fehlende Daten imputieren, mit Datumsangaben arbeiten - Grundprinzipien maschinellen Lernens: Konzepte und Umsetzung mit Python und Scikit-Learn- Feature-Preprocessing: Standardisierung, Dimensionsreduktion, Verarbeitung kategorialer Daten - ARIMA-Modelle zur Analyse univariater Zeitreihen: Vorbereitung, Anlernen und Prognose mit Python und Statsmodels- Komplexe Zeitreihen mit Deep-Learning-Verfahren analysieren: Rekurrente und konvolutionale Netze verstehen und mit Python und TensorFlow 2 aufbauen und anlernen- Mit Zeifenstern arbeiten Vorkenntnisse in Machine-Learning-Verfahren sind nicht notwendig. Grundlegende Statistik- und Python-Kenntnisse sollten vorhanden sein. Der komplette Code im Buch sowie die Beispieldateien sind über ein GitHub-Repository verfügbar.
Aktualisiert: 2020-12-09
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