Moral Hazard im Machine Learning: falsche Metriken

Der Trend geht hin zur datenbesierten Entscheidungsfindung. Dies birgt allerdings einige Gefahren, die in der Expertenwelt* zunehmend besprochen werden. Eine der drängendsten Fragen ist das Problem der Erfolgsmessung dieser datenbasierten Strategien und angewandten Algorithmen. Anders ausgedrückt: Sind KI Algorithmen wirklich weiterlesen…

Lerne Data Science – Resourcen

Im heutigen Beitrag schlage ich einige Bücher und Kurse vor, die aus meiner Sicht sehr gut verschiedene Themen im Bereich Data Science erklären. Diese Ressourcen erlauben es einem Data Science im Selbststudium zu vertiefen und einen guten Überblick über die weiterlesen…

Datenkultur im Unternehmen – KI Strategie und Personalgewinnung

KI Themen gewinnen in Deutschland an Popularität. Viele Unternehmen (zunehmend auch mittelständische) wollen ihre KI-Strategie verbessern und planen vermehrt Data Scientists und/oder Data Engineers einzustellen um das Unternehmen im KI-Wettbewerb gut zu positionieren. Es ist offenbar vor allem „in“, etwas weiterlesen…

KI-Algorithmen werden die Ärzte nicht ersetzen

Seit einigen Jahren werden zunehmend Artikel publiziert, die das baldige Überholen der Ärzte und insbesondere Radiologen in der Diagnostik durch KI verkünden. So schreibt beispielsweise die Zeit: „Die Fachgesellschaft der US-amerikanischen Radiologen prognostiziert der Radiologie, dass sie sich in den weiterlesen…

Empfehlungsdienste – Online Empfehlungen für Verbraucher – Übersicht

Bei Emfpehlungsdiensten handelt es sich generell um Softwaresysteme, die den Kunden Produkteempfehlungen auf der Basis von Kundenverhalten oder bestimmten Produkteigenschaften aussprechen. weiterlesen…

Datenanalyse Prozess – CRISP DM-Methode (mit Beispiel)

Heute erkläre ich den üblichen Prozess der Datenanalyse im Unternehmen (CRISP-DM) – und zwar anhand eines konkreten Projekts, welches ich im Rahmen des Udacity Data Science Nanodegrees abgeschlossen habe. Dieser Standardprozess der Datenanalyse bzw. des Data Minings ist unter einem weiterlesen…

Probleme mit den KI Algorythmen

Im letzten Beitrag habe ich die grundlegende Funktionsweise von Deep Learning Modellen erklärt. Heute werde ich auf inhärente Probleme bei der Anwendung von KI eingehen, die uns in der Zukunft begleiten werden. Der heutige Artikel basiert in großen Teilen auf weiterlesen…

Deep Learning einfach erklärt

Was genau sind neuronale Netze? Kurz gesagt: Deep Learning ist eine Methode im Bereich des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen beruht. Bei deren Entwicklung ließen sich die Forscher von menschlichen neuronalen Netzen inspirieren. Vom Prinzip geht es bei weiterlesen…

Datenvisualisierung in Tableau: Einleitung mit Praxisbeispiel

In diesem Beitrag zeige ich, wie Daten in Tableau sehr schön und einfach visualisiert werden. Als Beispiel für die Visualisierung dienen mir dabei die Statistiken der Gesundheitsberichterstattung des Bundes. Die Idee für diesen Beitrag kam mir aufgrund eines Artikels von weiterlesen…

Experten können irren – Beispiel Royal Statistic Society

Die Britische Royal Statistic Society, eine renomierte Organisation, die nach eigenen Angaben 9.000 Statistikexperten rund um den Globus vereint, veröffentlicht jedes Jahr „Statistiken des Jahres“. Es geht dabei um besodere Statistiken, die Bedeutung für Öffentlichkeit haben. Im Jahr 2017 gewann weiterlesen…