Welchen Star unterstützt der F00-Algorithmus so, dass es sich lohnt, ihn zu abonnieren.
Welchen Star unterstützt der F00-Algorithmus so, dass es sich lohnt, ihn zu abonnieren.
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Welchen Star unterstützt der F00-Algorithmus so, dass es sich lohnt, ihn zu abonnieren.
Lösung:
Kanalname E.G.O.
Visualisierung aus Task beruht auf einem echtem Programm.
Das Programm führt verschiedene Experimente durch.
Es untersucht, welche Videos nacht verschiedenen Ausgangsvideos vorgeschlagen werden.
Die Beispielvisualisierung aus Dataskop zeigt, wie ein Video als Ausgangsvideo für eine Empfehlungsliste dient.
Die Videos aus der Empfehlungsliste dienen wiederum als Ausgangsvideo für Empfehlungslisten.
Was sind die Grundlagen für Algorithmen, um Entscheidungen (Empfehlungen) zu treffen?
Wie objektiv können Algorithmen Entscheidungen treffen?
Algorithmen benötigen Trainingsdaten, um zu "wissen", ob ihre Entscheidungen richtig sind.
Trainingsdaten können die Sicht ihrer Autoren enthalten.
Es können potenziell inhumane Stereotype in den Trainingsdaten enthalten sein, die den Algorithmus trainieren.
Worauf müsste man beim Erstellen von Trainingsdaten deiner Meinung nach achten?
Was könnten Stereotype sein, die in Trainingsdaten für Algorithmen vorhanden sein könnten?
Lizenz: CC BY mediale pfade, Leon Behn, Robert Behrendt
Kontakt: mediale pfade.org - Verein für Medienbildung e.V. Oranienstr. 19a | 10999 Berlin | Twitter, Instagram, Facebook, YouTube, LinkedIn @medialepfade| kontakt@medialepfade.org | Tel.: 030/55273140
Die Methode "F00 Festival" wurde Rahmen des BMBF-geförderten Verbundprojektes “Dataskop” entwickelt. Mehr unter: dataskop.net/