INNOVATIV
Band 94:
Sabine Wolf (Hrsg.)
Band 93:
Frauke Birkhoff
Band 92:
Simone Fühles-Ubach u.a.
VOLLTEXT OPEN ACCESS
Band 91:
Eva Seidlmayer u.a.
Band 90:
Jan-Pieter Barbian
Band 89: Meike Kirner
Band 88:
Verena-Christin Schmidt
Band 87: Marieke Tödter
Band 86:
Alexandra Schenk
Band 85: Luis Moßburger
Band 84: Silvia Kruse
Band 83: Linda Freyberg, Sabine Wolf (Hrsg.)
Band 82: Sarah Pielmeier
Band 81: Kirstin Grantz
Band 80:
Stephan Holländer,
Willy Sühl-Strohmenger
und Ludger Syré
Band 79: Janet Wagner Band 78: Philip Franklin Orr Band 77: Carina Dony Band 76:
Linda Freyberg
Sabine Wolf (Hrsg.) Band 75: Denise Rudolph Band 74: Sophia Paplowski Band 73: Carmen Krause Band 72:
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Dirk Wissen Band 71: Rahel Zoller Band 70: Sabrina Lorenz Band 69: Jennifer Hale Band 68:
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Benjamin Flämig Band 67:
Wilfried Sühl-Strohmenger
Jan-Pieter Barbian Band 66: Tina Schurig Band 65: Christine Niehoff Band 64: Eva May Band 63: Eva Bunge Band 62: Nathalie Hild Band 61: Martina Haller Band 60: Leonie Flachsmann Band 59: Susanne Göttker Band 58: Georg Ruppelt Band 57: Karin Holste-Flinspach Band 56: Rafael Ball Band 55: Bettina Schröder Band 54: Florian Hagen Band 53: Anthea Zöller Band 52: Ursula Georgy Band 51: Ursula Jaksch Band 50: Hermann Rösch (Hrsg) Band 49: Lisa Maria Geisler Band 48: Raphaela Schneider Band 47: Eike Kleiner
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20. Januar 2025
  WEITERE NEWS
Aktuelles aus
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Essentials

In der Ausgabe 9/2024 (Dezember 2024) lesen Sie u.a.:

  • Wie Suchalgorithmen und KI unsere Wahrnehmung des Klimawandels beeinflussen
  • ChatGPT liefert häufig ungenaue Quellenangaben für Verlagsinhalte
  • Ein Jahrhundert LIS-Forschung:
    Entwicklung und Trends in der Bibliotheks- und Informationswissenschaft –
    eine szientometrische Analyse
  • Metadaten als Schlüssel für Vertrauensbildung in der Wissenschaft
  • Journal Impact Factors: Wie ChatGPT wissenschaftliche Zeitschriften beurteilt
  • KI-gestützte Literaturübersichten:
    Der nächste Schritt in der Forschungsautomatisierung
  • Gemeinsamer Fahrplan für Open Research Information: Ein Blick auf das Treffen
    an der Sorbonne in Paris
  • MINT-Expertise im Bibliothekswesen: Chancen für Open Science
  • Die Vergänglichkeit des Digitalen: Cyberangriffe auf Bibliotheken und Archive bedrohen unser kulturelles Erbe
  • Bibliotheken als Orte des Lernens
    und der Meinungsfreiheit: Eine Balance
    zwischen Ruhe und Diskurs
u.v.m.
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  fachbuchjournal

KI-Projekt CausalNet:
Machine Learning soll Kausalitätszusammenhänge lernen

Aktuell verfügbare Machine-Learning-Modelle basieren typischerweise auf Korrelationen, aber nicht auf Kausalität. Anders ausgedrückt: Sie erstellen ihr Ergebnis anhand von Wahrscheinlichkeiten, ohne dabei wirkliche Zusammenhänge erkennen zu können.

Das neue, vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit fast zwei Millionen Euro geförderte Verbundprojekt CausalNet hat es sich zum Ziel gesetzt, innerhalb von drei Jahren eine neue Generation Maschinellen Lernens auf den Weg zu bringen. „Wir wollen neuartige Methoden zur Integration von Kausalität in Machine-Learning-Modelle entwickeln“, sagt Professor Stefan Feuerriegel. Er ist Leiter des Institute of Artificial Intelligence (AI) in Management der LMU und Sprecher von CausalNet.

https://idw-online.de/de/news842696