Wir fragen Prof. Daniel Oberski von der Uni Utrecht: Ist der Mensch wirklich so vorhersehbar? Die aktuelle BigSurv18 Konferenz in Barcelona zeigt, dass sich selbst Google, Facebook und Co. schwer tun, aus noch mehr Daten noch bessere Prediction-Modelle zu bauen. Vielleicht auch eine gute Nachricht. Wobei die Frage nach der Vorurteilsfreiheit von Algorithmen weiterhin schwierig bleibt: Können wir vielleicht automatisiert den Bias von Algorithmen erkennen? Oder müssen wir anerkennen, dass die Verzerrungen der Maschinen nur unsere eigenen Vorurteile widerspiegeln? Bislang scheint es, dass der Lösungsweg kein technischer sein wird.
Folge 20: Doktor Data
Welche Rolle spielt Big Data und Machine Learning in der heutigen Medizin? Daten-Methoden könnten im "Heiligen Gral" der Diagnostik helfen, zu präziseren Aussagen zu kommen. Die Auswertung der Behandlungsdaten könnte viel über die Wirksamkeit von Medikamenten oder Prozeduren verraten. Aber meist ist die Verfügbarkeit und Qualität der Daten der Bremsklotz.
Folge 17: Big Data – Do it yourself
Zwischen den Jahren noch nicht viel vor? Selber mal eine Bilderkennung programmieren oder den DAX vorhersagen? Dann mal ran an Big Data - do it yourself ist gar nicht so schwer! Wir stellen die wichtigsten Tools vor, die ihr dafür braucht und verraten, wo ihr gute Anleitungen für Data Analytics @home findet.
Folge 10: Math Destruction
Gefährdet Big Data die Demokratie und fördert Ungleichheit? Was tun, wenn Algorithmen diskriminieren oder uns in Sippenhaft nehmen? Ob bei der Kreditvergabe oder als Häftling, Data Analytics spielt inzwischen immer öfter die entscheidende Rolle. "Math Babe" Kathy O'Neil fordert, bei Algorithmen genauer hinzuschauen. Wir diskutieren, wie wir Vertrauen in Algorithmen einbauen können. Hier könnt ihr Folge 10 … Folge 10: Math Destruction weiterlesen