Algorithmic Bias: Verzerrungen durch Algorithmen verstehen und verhindern (eBook, PDF)
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Der menschliche Verstand ist evolutionär darauf ausgelegt, Abkürzungen zu nehmen, um zu überleben. Wir ziehen voreilige Schlüsse, weil unser Gehirn uns in Sicherheit wiegen will. Die meisten unserer Voreingenommenheiten wirken sich zu unseren Gunsten aus, z. B. wenn wir ein Auto, das in unsere Richtung fährt, für gefährlich halten und sofort ausweichen oder wenn wir beschließen, einen Bissen Essen, der verdorben zu sein scheint, nicht zu essen. Allerdings wirken sich inhärente Vorurteile negativ auf das Arbeitsumfeld und die Entscheidungsfindung in unseren Gemeinschaften aus. Mit der ...
Der menschliche Verstand ist evolutionär darauf ausgelegt, Abkürzungen zu nehmen, um zu überleben. Wir ziehen voreilige Schlüsse, weil unser Gehirn uns in Sicherheit wiegen will. Die meisten unserer Voreingenommenheiten wirken sich zu unseren Gunsten aus, z. B. wenn wir ein Auto, das in unsere Richtung fährt, für gefährlich halten und sofort ausweichen oder wenn wir beschließen, einen Bissen Essen, der verdorben zu sein scheint, nicht zu essen. Allerdings wirken sich inhärente Vorurteile negativ auf das Arbeitsumfeld und die Entscheidungsfindung in unseren Gemeinschaften aus. Mit der Entwicklung von Algorithmen und maschinellem Lernen wird zwar versucht, Voreingenommenheit zu beseitigen, aber schließlich werden sie doch von Menschen geschaffen und sind daher anfällig für das, was wir als algorithmische Voreingenommenheit bezeichnen.
In Understand, Manage, and Prevent Algorithmic Bias (Algorithmische Voreingenommenheit verstehen, verwalten und verhindern) hilft Ihnen der Autor Tobias Baer zu verstehen, woher algorithmische Voreingenommenheit kommt, wie man sie als Geschäftsanwender oder Regulierungsbehörde handhaben kann und wie die Datenwissenschaft verhindern kann, dass Voreingenommenheit in statistische Algorithmen einfließt. Baer befasst sich fachkundig mit einigen der mehr als 100 Arten natürlicher Verzerrungen wie Confirmation Bias, Stability Bias, Pattern Recognition Bias und vielen anderen. Algorithmische Voreingenommenheit spiegelt diese menschlichen Tendenzen wider und hat ihren Ursprung in ihnen.
Während sich die meisten Schriften über algorithmische Voreingenommenheit auf die Gefahren konzentrieren, weist der Kern dieses positiven, unterhaltsamen Buches auf einen Weg hin, auf dem Voreingenommenheit in Schach gehalten und sogar beseitigt wird. Sie erhalten Managementtechniken, um unvoreingenommene Algorithmen zu entwickeln, die Fähigkeit, Voreingenommenheit schneller zu erkennen, und das Wissen, um unvoreingenommene Daten zu erstellen. Algorithmic Bias verstehen, verwalten und verhindern ist ein innovatives, zeitgemäßes und wichtiges Buch, das in Ihr Regal gehört. Ganz gleich, ob Sie eine erfahrene Führungskraft, ein Datenwissenschaftler oder einfach nur ein Enthusiast sind - jetzt ist ein entscheidender Zeitpunkt, um sich über die größeren soziologischen Auswirkungen von Verzerrungen im digitalen Zeitalter zu informieren.
Dieses Buch stellt die Übersetzung einer englischsprachigen Originalausgabe dar. Die Übersetzung wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt (maschinelle Übersetzung mit DeepL.com). Eine anschließende manuelle Überarbeitung erfolgte vor allem nach inhaltlichen Gesichtspunkten, so dass das Buch stilistisch von einer herkömmlichen Übersetzung abweichen kann.
In Understand, Manage, and Prevent Algorithmic Bias (Algorithmische Voreingenommenheit verstehen, verwalten und verhindern) hilft Ihnen der Autor Tobias Baer zu verstehen, woher algorithmische Voreingenommenheit kommt, wie man sie als Geschäftsanwender oder Regulierungsbehörde handhaben kann und wie die Datenwissenschaft verhindern kann, dass Voreingenommenheit in statistische Algorithmen einfließt. Baer befasst sich fachkundig mit einigen der mehr als 100 Arten natürlicher Verzerrungen wie Confirmation Bias, Stability Bias, Pattern Recognition Bias und vielen anderen. Algorithmische Voreingenommenheit spiegelt diese menschlichen Tendenzen wider und hat ihren Ursprung in ihnen.
Während sich die meisten Schriften über algorithmische Voreingenommenheit auf die Gefahren konzentrieren, weist der Kern dieses positiven, unterhaltsamen Buches auf einen Weg hin, auf dem Voreingenommenheit in Schach gehalten und sogar beseitigt wird. Sie erhalten Managementtechniken, um unvoreingenommene Algorithmen zu entwickeln, die Fähigkeit, Voreingenommenheit schneller zu erkennen, und das Wissen, um unvoreingenommene Daten zu erstellen. Algorithmic Bias verstehen, verwalten und verhindern ist ein innovatives, zeitgemäßes und wichtiges Buch, das in Ihr Regal gehört. Ganz gleich, ob Sie eine erfahrene Führungskraft, ein Datenwissenschaftler oder einfach nur ein Enthusiast sind - jetzt ist ein entscheidender Zeitpunkt, um sich über die größeren soziologischen Auswirkungen von Verzerrungen im digitalen Zeitalter zu informieren.
Dieses Buch stellt die Übersetzung einer englischsprachigen Originalausgabe dar. Die Übersetzung wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt (maschinelle Übersetzung mit DeepL.com). Eine anschließende manuelle Überarbeitung erfolgte vor allem nach inhaltlichen Gesichtspunkten, so dass das Buch stilistisch von einer herkömmlichen Übersetzung abweichen kann.
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