Wie funktionieren Systeme wie ChatGPT? Sind sie wirklich „intelligent“? Was passiert, wenn sie großflächig zum Einsatz kommen? Was hätte das für Auswirkungen auf Bibliotheken?
The purpose of these datasets is to support equivalence and subsumption ontology matching. There are five ontology pairs extracted from MONDO and UMLS: Source Ontology Pair Category MONDO OMIM-ORDO Disease MONDO NCIT-DOID Disease UMLS SNOMED-FMA Body UMLS SNOMED-NCIT Pharm UMLS SNOMED-NCIT Neoplas Each pair is associated with three folders: "raw_data", "equiv_match", and "subs_match", corresponding to the downloaded source ontologies, the package for equivalence matching, and the package for subsumption matching. See detailed documentation at: https://krr-oxford.github.io/DeepOnto/#/om_resources. See the incoming OAEI Bio-ML track at: https://www.cs.ox.ac.uk/isg/projects/ConCur/oaei/. See our resource paper at: https://arxiv.org/abs/2205.03447.
Um wenig Technologien gibt es einen so großen Hype: Künstliche Intelligenz übt eine unwiderstehliche Anziehungskraft auf Scharlatane aus. Wie viel "Fake AI" auf dem Markt ist, zeichnet ein neues Buch nach. Eine Rezension.
What does Timnit Gebru’s firing and the recent papers coming out of Google tell us about the state of research at the world’s biggest AI research department. The high point for Google’s research in…
Anbieter neuer Software versprechen Vorstellungsgespräche, die vorurteilsfreier ablaufen sollen: Eine "Künstliche Intelligenz" erstellt Persönlichkeitsprofile von Bewerbern anhand kurzer Videos. Doch die Technologie hat Schwächen, wie eine Analyse des <em>BR</em> zeigt.
Mit Blick auf die Diskussionen um die Agrar-, Energie- oder Verkehrswende sind die Hoffnungen auf die Künstliche Intelligenz groß. Doch sie wird nur marginale Wissens- und Effizienzzuwächse ermöglichen, nicht aber der entscheidende Faktor der Transformation sein. Maschinelles Lernen kann nur begrenz
Künstliche Intelligenz soll den Menschen dienen und Grundrechte respektieren. Das fordert eine Expertengruppe der EU-Kommission in ihren nun veröffentlichten Leitlinien für die Technologie. Unverrückbare ethische Prinzipien finden sich darin jedoch nicht mehr – Vertreterinnen der Industrie im Gremium haben sie erfolgreich gestrichen.
Machine learning algorithms usually operate as black boxes and it is unclear how they derived a certain decision. This book is a guide for practitioners on how to make machine learning decisions more interpretable.
Menschen können sich bis zu 8000 verschiedene Gesichter merken und unterscheiden, weit mehr als jede KI-Software. Das überrascht, wenn man sich die Erfolgsmeldungen zur Künstlichen Intelligenz vor Augen führt. Was steckt also hinter dem Hype, und was ist Realität?
In der Anfangszeit platzten die Wissenschaftler vor Optimismus: Die Schaffung denkender Maschinen schien nur wenige Jahre entfernt. Dann wurde es etwas still um die KI. Heute setzen wieder viele ihre Hoffnung in die KI-isierung der digitalen Gesellschaft.
Die KI-Technik sei so weit entwickelt, dass sie eine ernste Bedrohung darstellt, sollten Schurkenstaaten, Kriminelle oder Terroristen sie einsetzen, meinen Experten. Sie äußern sich in einer Studie zu möglichen Gegenmaßnahmen und Kontrolle.
Build Real-time Big Data Applications on Apache HBase. Open Source. Apache 2.0 Licensed. Gives a natural, intuitive toolkit for predictive modeling with machine learning library.
"a good database for people who want to try learning techniques and pattern recognition methods on real-world data while spending minimal efforts on preprocessing and formatting"
The Prediction API enables access to Google's machine learning algorithms to analyze your historic data and predict likely future outcomes. Upload your data to Google Storage for Developers, then use the Prediction API to make real-time decisions in your applications. The Prediction API implements supervised learning algorithms as a RESTful web service to let you leverage patterns in your data, providing more relevant information to your users. Run your predictions on Google's infrastructure and scale effortlessly as your data grows in size and complexity.
LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC), regression (epsilon-SVR, nu-SVR) and distribution estimation (one-class SVM ). It supports multi-class classification.
TANAGRA is a free DATA MINING software for academic and research purposes. It proposes several data mining methods from exploratory data analysis, statistical learning, machine learning and databases area.
F. Karst, M. Li, P. Reinhard, and J. Leimeister. Proceedings of the 58th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), page 6886-6895. Hawaii, USA, (2025)