Stichpunkte zum maschinellen Lernen

Question

Stichpunkte zum maschinellen Lernen

Antwort

Verwandte Fragen

Gibt es Möglichkeiten, Algorithmen in Social Media in Deutschland zu überprüfen?

Accepted Answer

- **Definition**: Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. - **Arten**: - **Überwachtes Lernen**: Modelle werden mit gelabelten Daten trainiert. - **Unüberwachtes Lernen**: Modelle identifizieren Muster in ungelabelten Daten. - **Bestärkendes Lernen**: Modelle lernen durch Belohnungen und Bestrafungen. - **Algorithmen**: - Lineare Regression - Entscheidungsbäume - Neuronale Netze - K-Means-Clustering - Support Vector Machines (SVM) - **Anwendungen**: - Bild- und Spracherkennung - Empfehlungssysteme - Betrugserkennung - Autonomes Fahren - Gesundheitsdiagnostik - **Werkzeuge und Bibliotheken**: - TensorFlow - PyTorch - Scikit-Learn - Keras - **Herausforderungen**: - Datenqualität und -menge - Überanpassung (Overfitting) - Interpretierbarkeit der Modelle - Datenschutz und ethische Fragen

Accepted Answer

In Deutschland gibt es verschiedene Ansätze und Möglichkeiten, Algorithmen von Social-Media-Plattformen zu überprüfen oder überprüfen zu lassen. Allerdings ist der Zugang... [mehr]

Accepted Answer

In Deutschland gibt es verschiedene Ansätze und Möglichkeiten, Algorithmen von Social-Media-Plattformen zu überprüfen oder überprüfen zu lassen. Allerdings ist der Zugang zu den eigentlichen Algorithmen und deren Funktionsweise oft eingeschränkt, da sie als Geschäftsgeheimnisse gelten. Dennoch gibt es folgende Wege und Initiativen: 1. **Gesetzliche Regelungen**: Das Netzwerkdurchsetzungsgesetz (NetzDG) verpflichtet große Social-Media-Plattformen zu mehr Transparenz, etwa durch Transparenzberichte. Mit dem Digital Services Act (DSA) der EU, der auch in Deutschland gilt, werden Plattformen verpflichtet, mehr Informationen über ihre Algorithmen offenzulegen und unabhängige Prüfungen (Audits) zu ermöglichen. Mehr Infos: [Digital Services Act (DSA)](https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/policies/digital-services-act-package) 2. **Forschung und Wissenschaft**: Universitäten und unabhängige Forschungsinstitute untersuchen die Auswirkungen von Algorithmen, etwa durch die Analyse von Nutzererfahrungen, simulierte Accounts oder durch Kooperationen mit Plattformen. Ein Beispiel ist das [AlgorithmWatch-Projekt](https://algorithmwatch.org/de/), das sich mit der Transparenz und Kontrolle von Algorithmen beschäftigt. 3. **Behördliche Kontrolle**: Die Bundeszentrale für den Verbraucherschutz, die Bundesnetzagentur oder das Bundesamt für Justiz können im Rahmen ihrer Zuständigkeiten Untersuchungen anstoßen oder Beschwerden nachgehen. 4. **Zivilgesellschaftliche Initiativen**: Organisationen wie AlgorithmWatch oder die Gesellschaft für Freiheitsrechte setzen sich für mehr Transparenz und Kontrolle ein und führen eigene Untersuchungen durch. 5. **Externe Audits**: Der DSA sieht vor, dass sehr große Online-Plattformen regelmäßige externe Audits ihrer Algorithmen durchführen lassen müssen. Diese Audits werden von unabhängigen Prüfern durchgeführt. **Fazit:** Eine vollständige Offenlegung der Algorithmen ist selten, aber durch gesetzliche Vorgaben, Forschung und zivilgesellschaftliches Engagement gibt es in Deutschland zunehmend Möglichkeiten, Algorithmen in Social Media zu überprüfen oder überprüfen zu lassen.