Auswertung der Lerninhalte

Modul 1

Träumen Maschinen vom Lernen

Aufgabe

Findet heraus, welchen Gig (Item) der Empfehlungsalgorithmus am höchsten bewertet.

Lösung

Findet heraus, welchen Gig (Item) der Empfehlungsalgorithus am höchsten bewertet.

Nutze die Formel unten in der Grafik, um die Scores des Super-Users zu errechnen.

Super-User(3x2x5) + Item4(2x1x4 = 38

Item 4 ergibt den höchsten Empfehlungsscore

Lösung:

item4 [Gig-ID Move-it]

Empfehlungsscore 38

Hintergrund

Die Rechenart in der Grafik wird Matrizenrechnung genannt

 Die Grafik visualisiert vereinfacht, wie Algorithmen arbeiten.

Algorithmus bildet latente Eigenschaften (α; β; γ) von Usern und Items (Videos).

Eigenschaften können nachvollziebare Eigenschaften sein (Interesse, bevorzugte Videolänge usw..

"Latent" bedeutet aber auch, dass der Algorithmus selbst Eigenschaften definiert, die wir nicht mehr

beschreiben können oder wofür wir keine Begriffe haben.

Leitfragen

Was bedeutet es, dass der Algorithmus selbstständig latente Eigenschaften definiert?

Wieviel verstehen wir darüber, wie der Algorithmus mit latenten Eigenschaften arbeitet?

Themen

Die latenten Eigenschaften werden in einem neuronalen Netz durch das Verhalten der User immer weiter spezifiziert und liefern dadurch genauere Prognosen.

Das algorithmische System (neuronales Netz) arbeitet selbstständig, sodass man nicht mehr genau nachvollziehen kann, was innerhalb des neuronalen Netzes abläuft.

Die Ergebnisse des neuronalen Netzes führen zu konkreten Empfehlungen über ästhetische und gesellschaftliche Werte.

Weiterführende Fragen

Wie findest du es, dass selbst die Erfinder eines Algorithmus nicht mehr in das neuronale Netz schauen können (Blackbox).

Glaubst du, dass im Internet latente Eigenschaften von deinem Verhalten vorhanden sind?

Was glaubst du kann passieren, wenn gesellschaftliche oder politische Werte von neuronalen Netzen empfohlen werden?

Impressum

Lizenz: CC BY mediale pfade, Leon Behn, Robert Behrendt

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Die Methode "F00 Festival" wurde Rahmen des BMBF-geförderten Verbundprojektes “Dataskop” entwickelt. Mehr unter: dataskop.net/