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Maschinelles lernen für den handel mit gatech


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In den vergangenen Jahren hat sie jedoch begonnen, mehr interdisziplinäre Forschung zu betreiben, mit einem besonderen Interesse an der Erforschung der Auswirkungen von maschinellen Lernsystemen auf Menschen. Die Gruppe konzentriert sich hauptsächlich auf zwei Themen. Das erste bezieht sich auf Ethik und Fairness beim maschinellen Lernen, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Erforschung von Möglichkeiten zur Vermeidung von Voreingenommenheit und Diskriminierung bei der Entscheidungsfindung liegt. Das zweite erforscht, wie man Teams zwischen maschinellem Lernen und Menschen bilden kann, um bessere gemeinsame Entscheidungen zu treffen. Eines der zentralen Ziele der Forschung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz ist es, Maschinen zu entwickeln, die Entscheidungen in ähnlicher Weise wie Menschen treffen können. Allerdings können maschinelle Lernalgorithmen nur auf Basis der Daten, mit denen sie trainiert wurden, Entscheidungen treffen — sie reproduzieren dann Verzerrungen in den Daten in ihrer Entscheidungsfindung. Dies stellt insbesondere in jenen Bereichen eine Herausforderung dar, in denen der Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz Auswirkungen auf das Leben der Menschen hat. So verwenden viele Banken Algorithmen, um die Kreditwürdigkeit ihrer Kundschaft zu ermitteln und damit Entscheidungen über Kreditanträge zu treffen.

Da diese Algorithmen jedoch mit historischen Daten trainiert werden, die sowohl verzerrt als auch unvollständig sein können, können die Empfehlungen, die sie abgeben, unfair oder diskriminierend sein. Bei der Untersuchung von Ansätzen des maschinellen Lernens, die helfen können, faire und unvoreingenommene Entscheidungen zu gewährleisten, arbeitet Samadi mit Forschenden aus anderen Disziplinen zusammen, darunter Philosophie, Wirtschaft und Sozialwissenschaften. Neben der Entwicklung von maschinell lernenden Systemen, die Entscheidungen nach Prinzipien der Fairness treffen, will Samadi auch Methoden erforschen, die eine kollaborative Synergie zwischen Mensch und Maschine ermöglichen, wenn diese gemeinsam Entscheidungen treffen. Zum Beispiel könnten Ärzt:innen bei der medizinischen Diagnose Hilfe von einer Maschine erhalten, die alle historischen Daten der Patientin oder des Patienten analysiert und eine Vorhersage über die konkreten medizinische Bedürfnisse trifft.

Um effektivere hybride Mensch-Maschine-Modelle zu erstellen, entwickelt Samadi Meta-Algorithmen, die die Entscheidungsdynamik zwischen Menschen und ML gestalten. Samadis Forschung ist auch durch eine wachsende Bewegung von Wissenschaftler:innen motiviert, die glauben, dass einfache Modelle zu mehr Interpretierbarkeit und Fairness führen können, ohne notwendigerweise die Leistung zu beeinträchtigen. Sie stellt eine lange vertretene Ansicht in der Gemeinschaft des maschinellen Lernens in Frage, wonach ein Modell umso besser ist, je komplizierter es ist. Sie wollen das Gefühl haben, dass das Verfahren fair ist. Aber wenn man nicht versteht, was in einem ML-System vor sich geht, kann man nicht sicherstellen, dass es die Dinge richtig macht. Samira Samadi. Machine Learning Artificial Intelligence Fairness Samira Samadi Max Planck Institute for Intelligent Systems Tübingen AI Center University of Tübingen.

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