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Übersetzter KI-System (Deep Learning) liefert aktuell (04.2019) wesentlich bessere Ergebnisse als der Google-Übersetzer.
Format: Webseite/Online-Werkzeug

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Tech giants Google, Microsoft and Facebook are all applying the lessons of machine learning to translation, but a small company called DeepL has outdone them all and raised the bar for the field.
Its translation tool is just as quick as the outsized competition, but more accurate and nuanced than any we've tried.

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DeepL Translate: The world's most accurate translator

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Translate texts & full document files instantly. Accurate translations for individuals and Teams. Millions translate with DeepL every day.

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Enaktives Material zum Thema KI
Format: Druckvorlagen und Begleitheft
Jahrgang: Primar, Sek I, (Sek II)

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Aktivitäten und Unterrichtsmaterial zu Künstlicher Intelligenz ohne Strom
entwickelt von Annabel Lindner und Stefan Seegerer
Auf dieser Seite finden Sie alle Informationen rund um AI Unplugged. Werfen Sie einen Blick in die Begleitbroschüre und laden Sie sich hier das passende Material herunter.

Aktivität 1: Klassifikation mit Entscheidungsbäumen - Das Gute-Äffchen-Böse-Äffchen-Spiel

Die Schülerinnen und Schüler untersuchen, wie die Zugehörigkeit von Beispielelementen zu einer Kategorie zustande gekommen ist. Dazu entwickeln Sie in Paaren Kriterien, mit denen neue Elemente klassifiziert werden können. Im Anschluss werden die entstandenen Modelle mit neuen Beispielen getestet und die Genauigkeit der Vorhersage bestimmt.

Aktivität 2: #deeplearning - Erkennen von Bildern mit neuronalen Netzen

Die Schülerinnen und Schüler stellen den Bilderkennungsprozess eines (vereinfachten) neuronalen Netzes nach. Dabei nehmen sie die Rollen der unterschiedlichen Schichten innerhalb eines solchen Netzes ein. Sie extrahieren Merkmale aus einem Foto und klassifizieren das Bild. Dabei erkennen sie die Grenzen des Systems und überlegen, welche Modifikationen am Netz notwendig sind, um bessere Ergebnisse mit ihrem Netz zu erzielen.

Aktivität 3: Reinforcement Learning - Schlag das Krokodil!

Je zwei Schülerinnen bzw. Schüler spielen eine Partie "Mini-Schach" gegeneinander. Dabei übernimmt eine Schülerin bzw. ein Schüler die Rolle eines "Papier"-Computers. Der Computer wählt seine Züge zunächst zufällig, lernt aber nach und nach mit einem Süßigkeiten-Token-System, welche Züge ihm zum Sieg verhelfen und welche in einer Niederlage enden. Mit Hilfe der Strategie, die sich auf diese Weise entwickelt, wird der Computer mit der Zeit immer besser.

Aktivität 4: Back to the Roots - Krokodil-Schach und klassische KI

Wie in Aktivität 3 spielen je zwei Schülerinnen bzw. Schüler eine Partie "Mini-Schach" gegeneinander. Dabei übernimmt eine Schülerin bzw. ein Schüler die Rolle eines "Papier"-Computers. Wird die Aktivität direkt mit der vorangehenden Reinforcement Learning-Version kombiniert, bietet es sich an, dass ein Rollentausch stattfindet. Anstatt seine Züge zufällig zu wählen, arbeitet der Computer nun jedoch nach vorgegebenen Regeln, die als Kopie zur Verfügung gestellt werden.

Aktivität 5: "Ach wie gut, dass niemand weiß, dass ich ein Computer bin!" - Der Turing-Test

Die Schülerinnen und Schüler spielen in dieser Aktivität ein Frage-Antwort-Spiel, bei dem sie allein durch das Stellen von Fragen und die Analyse der zugehörigen Antworten versuchen müssen, einen Computer von einem Menschen zu unterscheiden. Dazu nehmen zwei SchülerInnen die Rolle eines Computers und eine menschliche Rolle ein, sie werden von ihren MitschülerInnen befragt und anhand der Antworten muss die Klasse bestimmen, wer welche Rolle repräsentiert.

Weitere Anregungen

Eine weitere Aktivität zu neuronalen Netzen findet sich hier: Brain in a bag

Wie Gesichtserkennung unplugged vermittelt werden kann, erläutert das australische Teacher's magazine.

In Kürze finden Sie hier weitere Anregungen und Linktipps, bis dahin verweisen wir Sie an unsere Broschüre 🙂

Workshops

Folien zum Workshop am 14.3.2019 in Erlangen

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entwickelt von Annabel Lindner und Stefan Seegerer Auf dieser Seite finden Sie alle Informationen rund um AI Unplugged. Werfen Sie einen Blick in die Begleitbroschüre und laden Sie sich hier das passende Material herunter. Die Schülerinnen und Schüler untersuchen, wie die Zugehörigkeit von Beispielelementen zu einer Kategorie zustande gekommen ist.

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Künstliche Intelligenz (KI) ist schon heute (2019) allgegenwärtig und wird die Arbeitswelt der Zukunft maßgeblich verändern.
Dieses Padlet bietet Einstiegspunkte in das Thema KI und zeigt Möglichkeiten KI in der Schule (von Primarstufe bis Sek II) zu thematisieren und zu unterrichten.
Es ist ein Sammlung von Links und Gedanken, die sich wie folgt aufbauen.

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Was Intelligenz im Allgemeinen und was Künstliche Intelligenz ist lässt sich nicht eindeutig definieren, da es verschiedene Formen von Intelligenz als auch künstlicher Intelligenz gibt.
Daher hängt die Definition stark von der Perspektive (dem Fachgebiet) des Betrachters ab.
Hier folget eine Auswahl an Definitionen.

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Hartmann, Werner, Michael Näf, and Raimond Reichert. Informatikunterricht planen und durchführen. Springer-Verlag, 2007

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Ist KI nur ein Buzzword oder tatsächlich Relevant?

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Ist KI nur ein Buzzword oder tatsächlich Relevant?

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KI als Fundamentale Idee nach Hartmann, Näf und Reichert (2007) [1]

Hartmann, Näf und Richert bieten zur Auswahl von Inhalten für den Informatikunterricht folgenden Kriterien an, mit denen sich überprüfen lässt, ob es sich bei einem Thema in der Informatik nur um einen kurzlebigen Trend (bzw. Buzzword) oder eine grundlegenden Inhalt der Informatik handelt. Diese Kriterien beruhen auf der Fundamentalen Idee nach Bruner (1960) [2], die von Schwill (1993) auf die Informatik übertragen wurden und von Harmann, Näf und Richter (2007) erweitert wurden.

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Vortrag zum Thema:
Ist KI unvoreingenommen bei der Bewertung von Personen z.B. bei der Auswahl von Bewerber*innen?
Nein! Das hängt von den Trainingsdaten ab.
Format: Video

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The era of blind faith in big data must end

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Algorithms decide who gets a loan, who gets a job interview, who gets insurance and much more -- but they don’t automatically make things fair. Mathematician and data scientist Cathy O’Neil coined a term for algorithms that are secret, important and harmful: “weapons of math destruction.” Learn more about the hidden agendas behind the formulas.

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Der große Umbruch. Dieser Beitrag zeigt Einsatzmöglichkeiten von KI und weißt auf gesellschaftliche Aspekte hin.
Format: Video
Jahrgang: Sek I, Sek II

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
08.04.19 | 43:56 Min.

Ranga Yogeshwar reist zu den Hotspots der Forschung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz in Europa, den USA und China. Was kommt auf uns zu? Wie wird Künstliche Intelligenz unsere Arbeitswelt und unseren Alltag verändern?

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Der große Umbruch | Dokumentation & Reportage

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Ranga Yogeshwar reist zu den Hotspots der Forschung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz in Europa, den USA und China. Was kommt auf uns zu? Wie wird Künstliche Intelligenz unsere Arbeitswelt und unseren Alltag verändern?

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Das Unterrichtsmaterial von App Camps leitet SuS dazu an KI-System selber zu gestallten/trainieren mit Scratch, AppInventor und/oder Python.
Format: Videos und Lernkarten
Jahrgang: Primar, Sek I, (Sek II)

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Du möchtest deinen Schülerinnen und Schülern einen Einblick in das Thema Künstliche Intelligenz geben? Du möchtest Zukunftsthemen im Unterricht behandeln? Du suchst kostenloses Unterrichtsmaterial zum Thema Künstliche Intelligenz? Dann bist du hier genau richtig.

Mithilfe unserer Unterrichtsmaterialien erhalten Schülerinnen und Schüler eine praktische Einführung in Künstliche Intelligenz und Machine Learning. In den Unterrichtseinheiten werden neben den kreativen, praktischen Übungen auch wichtige theoretische Grundlagen besprochen. Schülerinnen und Schüler verstehen, wo Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Sie programmieren und trainieren selbst eine einfache Künstliche Intelligenz. Anschließend erarbeiten die Schülerinnen und Schüler Faktoren für gute und schlechte Machine Learning Modelle.

Unsere Unterlagen im Überblick:

1. Künstliche Intelligenz mit Alexa

2. Künstliche Intelligenz mit Scratch

3. Künstliche Intelligenz mit dem App Inventor

4. Künstliche Intelligenz mit Python

Als Lehrkraft kennst du dich selbst noch nicht mit dem Thema Künstliche Intelligenz aus? Kein Problem! Von uns erhältst du Materialien zur Vorbereitung und zur Unterrichtsgestaltung. Damit lernst du und deine Schülerinnen und Schüler das wichtige Themengebiet Künstliche Intelligenz kennen und verstehst anschließend Chancen und Risiken dieser neuen Technologie besser. Andere tolle Unterrichtsmaterialien zu KI stellen wir dir in diesem Blogartikel vor.

Warum Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz verändert in vielen Bereichen unser Leben. Deshalb sollten alle Menschen die Grundlagen verstehen, um Chancen und Risiken beurteilen zu können.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning kann praktisch vermittelt und erlebt werden. So können Schülerinnen und Schüler ohne Vorkenntnisse das Thema verstehen.

Es gibt tolle Tools zur Entwicklung von Künstlicher Intelligenz Anwendungen. Wir nutzen die Tools Machinlearningforkids, Scratch, App Inventor und die einsteigerfreundliche Programmiersprache Python.

Mit vielen praktischen Übungen tauchen wir in die spannende Welt der Künstlichen Intelligenz ein.

Die kostenlosen Unterlagen zu Künstlicher Intelligenz findest du in unserer App Camps Kollektion im Partnerbereich von fobizz.
Empfohlen ab Klassenstufe 7.

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Kostenloses Unterrichtsmaterial zum Thema Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Kann direkt im Unterricht eingesetzt werden.

# data[].attributes.body
Begriffsklärungen (Was ist KI?)

Unterrichtsmaterial

Videos für den Unterricht

KI unterrichten? Ja oder Nein

Vertiefendes Material (auf Englisch)

Literaturangaben

KI im Lern-Lehr-Bereich

# data[].attributes.body
"Bei Künstlicher Intelligenz geht es darum, die Fähigkeiten, die das menschliche Gehirn hat

(Sehen, Hören, Pläne-Machen, Entscheidungen Treffen),

auf Computern nachzubauen."

Prof. Dr. Christian Bauckhage

# data[].attributes.body
Bruner, J. S. The Process of Education. Harvard University Press, 1960

# data[].attributes.body
"Eine Fundamentale Idee ist ein Sachverhalt, der in verschiedenen Bereichen vielfältig anwendbar oder erkennbar ist." [1, S. 32]

Das Horizontalkriterium ist erfüllt. KI lässt sich z.B. in folgenden Bereichen anwenden: Signalverarbeitung (Audio- und Videosignale), Recommender-Systems (Empfehlungsysteme), Robotik, Natural Language Processing

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What happens when the robots take our jobs?

# data[].attributes.subject
What happens when the robots take our jobs?

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Format: Video-Sammlung

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What happens when the robots take our jobs? | TED Talks

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To lose our jobs to our future supreme AI overlords ... or to not? That's the question (and we have some surprising answers).

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Der große Umbruch.
Zeigt auch Stefania die ML4Kids entwickelt hat.

# data[].attributes.attachment_link.title
Der große Umbruch: Wie Künstliche Intelligenz unsere Gesellschaft verändert

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Bahnbrechende Entwicklungen auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) eröffnen völlig neue Möglichkeiten, bergen aber auch Gefahren: Mit KI lässt sich perfekt fälschen und Fake News effektiv verbreiten. Intelligente Software steuert führerlose Fahrzeuge und autonome Waffen. An welchem Punkt gilt es für die Gesellschaft, Grenzen zu formulieren?

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Eignet sich um etische Fragen in Verbindung mit KI mit SuS zu diskutieren.
Format: Webseite
Jahrgang: Sek I, Sek II

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A platform for public participation in and discussion of the human perspective on machine-made moral decisions

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Dieses Padlet ist im Rahmen meiner Vorbereitung auf die Edunautika.de 2019 entstanden.
Mehr von mir auf Twitter
https://twitter.com/MarcSiemering

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"[Intelligenz] ist eine sehr allgemeine geistige Fähigkeit, die unter anderem die Fähigkeit beinhaltet, zu denken, zu planen, Probleme zu lösen, abstrakt zu denken, komplexe Ideen zu verstehen, schnell zu lernen und aus Erfahrung zu lernen. Es geht nicht nur um das Erlernen von Büchern, eine enge akademische Kompetenz oder Intelligenz bei Tests. Vielmehr spiegelt es eine breitere und tiefere Fähigkeit wider, unsere Umgebung zu verstehen - das "Einfangen", das "Sinnvollmachen" von Dingen oder das "Herausfinden", was zu tun ist."
[4] Gottfredson (1997) in Mainstream science on intelligence

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Schwill, A. Fundamentale Ideen der Informatik. Zentralblatt für Didaktik

der Mathematik, 25(1):20–31, 1993

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"Eine Fundamentale Idee ist Sachverhalt, der auf jedem intellektuellen Niveau aufgezeigt und vermittelt werden kann." [1, S. 32]

Das Vertikalkriterium ist erfüllt, wie die Materrialen von AI Unplugged und AppCamps (MLforKids) zeigen.

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Ethische Richtlinien für den Einsatz von KI bei der Lernanalyse

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Ethische Richtlinien für den Einsatz von KI bei der Lernanalyse

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Format: Wissenschaftlicher Artikel

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Format: Video
Jahrgang: Primar, Sek I, Sek II

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Die Jugendlichen erlangen ein grundlegendes Verständnis über Machine Learning Algorithmen und Anwendungen, sodass sie dazu befähigt werden, eine eigene Haltung zu dem Thema aufzubauen. Sie analysieren dabei nicht nur ihr eigenes Nutzungsverhalten, sondern positionieren sich zu verschiedenen ethischen Fragestellungen, die in diesem Zusammenhang entstehen.

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Die Jugendlichen erlangen ein grundlegendes Verständnis über Machine Learning Algorithmen und Anwendungen, sodass sie dazu befähigt werden, eine eigene Haltung zu dem Thema aufzubauen. Sie analysieren dabei nicht nur ihr eigenes Nutzungsverhalten, sondern positionieren sich zu verschiedenen ethischen Fragestellungen, die in diesem Zusammenhang entstehen.

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Gerne kannst auch du Links und Ideen in diesem Padlet hinzufügen. KI ist ein riesen Thema. Daher kann dieses Padlet nur eine kleinen Ausschnitt davon erfassen.

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Vortrag von Prof. Dr. Christian Bauckhage

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Zentrum für LehrerInnenbildung (ZfL) Uni Köln

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Prof. Dr. Christian Bauckhage – Künstliche Intelligenz

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Gottfredson, Linda S. "Mainstream science on intelligence: An editorial with 52 signatories, history, and bibliography." (1997): 13-23.
(nach https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence übersetzt mit www.DeepL.com/Translator)

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"Eine Fundamentale Idee ist Sachverhalt, der in der historischen Entwicklung deutlich wahrnehmbar ist und längerfristig relevant bleibt." [1, S. 32]

Das Zeitkriterium ist erfüllt. Die folgende Grafik zeigt die Historische Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) und ihrer Unterkategorien Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL)

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Getting started. Two of the most de-motivational words in the English language. The first step is often the hardest to take, and when given too much choice in terms of direction it can often be debilitating.

Where to begin?

This post aims to take a newcomer from minimal knowledge of machine learning in Python all the way to knowledgeable practitioner in 7 steps, all while using freely available materials and resources along the way. The prime objective of this outline is to help you wade through the numerous free options that are available; there are many, to be sure, but which are the best? Which complement one another? What is the best order in which to use selected resources?

Moving forward, I make the assumption that you are not an expert in:

Machine learning

Python

Any of Python's machine learning, scientific computing, or data analysis libraries

It would probably be helpful to have some basic understanding of one or both of the first 2 topics, but even that won't be necessary; some extra time spent on the earlier steps should help compensate.

Step 1: Basic Python Skills

If we intend to leverage Python in order to perform machine learning, having some base understanding of Python is crucial. Fortunately, due to its widespread popularity as a general purpose programming language, as well as its adoption in both scientific computing and machine learning, coming across beginner's tutorials is not very difficult. Your level of experience in both Python and programming in general are crucial to choosing a starting point.

First, you need Python installed. Since we will be using scientific computing and machine learning packages at some point, I suggest that you install Anaconda. It is an industrial-strength Python implementation for Linux, OSX, and Windows, complete with the required packages for machine learning, including numpy, scikit-learn, and matplotlib. It also includes iPython Notebook, an interactive environment for many of our tutorials. I would suggest Python 2.7, for no other reason than it is still the dominant installed version.

If you have no knowledge of programming, my suggestion is to start with the following free online book, then move on to the subsequent materials:

If you have experience in programming but not with Python in particular, or if your Python is elementary, I would suggest one or both of the following:

And for those looking for a 30 minute crash course in Python, here you go:

Of course, if you are an experienced Python programmer you will be able to skip this step. Even if so, I suggest keeping the very readable Python documentation handy.

Step 2: Foundational Machine Learning Skills

KDnuggets' own Zachary Lipton has pointed out that there is a lot of variation in what people consider a "data scientist." This actually is a reflection of the field of machine learning, since much of what data scientists do involves using machine learning algorithms to varying degrees. Is it necessary to intimately understand kernel methods in order to efficiently create and gain insight from a support vector machine model? Of course not. Like almost anything in life, required depth of theoretical understanding is relative to practical application. Gaining an intimate understanding of machine learning algorithms is beyond the scope of this article, and generally requires substantial amounts of time investment in a more academic setting, or via intense self-study at the very least.

The good news is that you don't need to possess a PhD-level understanding of the theoretical aspects of machine learning in order to practice, in the same manner that not all programmers require a theoretical computer science education in order to be effective coders.

Andrew Ng's Coursera course often gets rave reviews for its content; my suggestion, however, is to browse the course notes compiled by a former student of the online course's previous incarnation. Skip over the Octave-specific notes (a Matlab-like language unrelated to our Python pursuits). Be warned that these are not "official" notes, but do seem to capture the relevant content from Andrew's course material. Of course, if you have the time and interest, now would be the time to take Andrew Ng's Machine Learning course on Coursera.

There all sorts of video lectures out there if you prefer, alongside Ng's course mentioned above. I'm a fan of Tom Mitchell, so here's a link to his recent lecture videos (along with Maria-Florina Balcan), which I find particularly approachable:

You don't need all of the notes and videos at this point. A valid strategy involves moving forward to particular exercises below, and referencing applicable sections of the above notes and videos when appropriate. For example, when you come across an exercise implementing a regression model below, read the appropriate regression section of Ng's notes and/or view Mitchell's regression videos at that time.

Step 3: Scientific Python Packages Overview

Alright. We have a handle on Python programming and understand a bit about machine learning. Beyond Python there are a number of open source libraries generally used to facilitate practical machine learning. In general, these are the main so-called scientific Python libraries we put to use when performing elementary machine learning tasks (there is clearly subjectivity in this):

numpy - mainly useful for its N-dimensional array objects

pandas - Python data analysis library, including structures such as dataframes

matplotlib - 2D plotting library producing publication quality figures

scikit-learn - the machine learning algorithms used for data analysis and data mining tasks

A good approach to learning these is to cover this material:

This pandas tutorial is good, and to the point:

You will see some other packages in the tutorials below, including, for example, Seaborn, which is a data visualization library based on matplotlib. The aforementioned packages are (again, subjectively) the core of a wide array of machine learning tasks in Python; however, understanding them should let you adapt to additional and related packages without confusion when they are referenced in the following tutorials.

Now, on to the good stuff...

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7 Steps to Mastering Machine Learning With Python

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Getting started. Two of the most de-motivational words in the English language. The first step is often the hardest to take, and when given too much choice in terms of direction it can often be debilitating. Where to begin?

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Vortrag von Prof. Dr. Christian Bauckhage
Format: Video
Jahrgang: Sek II, Sek I

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Zentrum für LehrerInnenbildung (ZfL) Uni Köln

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Prof. Dr. Christian Bauckhage – Künstliche Intelligenz

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Samlung von Interaktiven Spielen und Experimente zum selber Ausprobieren.
Format: Sammlung von Links auf Twitter
Jahrgang: Primar, Sek I, Sek II

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Wer das Thema Künstliche Intelligenz #KI und #MachineLearnning im Unterricht behandeln möchte, findet in diesem Thread ein paar Beispiele, interaktive Spiele und Experimente 🤓🤖👇
#digitaleBildung #schule #twitterlehrerzimmer #unterricht

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Wer das Thema Künstliche Intelligenz #KI und #MachineLearnning im Unterricht behandeln möchte, findet in diesem Thread ein paar Beispiele, interaktive Spiele und Experimente 🤓🤖👇
#digitaleBildung #schule #twitterlehrerzimmer #unterricht

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Wer das Thema Künstliche Intelligenz #KI und #MachineLearnning im Unterricht behandeln möchte, findet in diesem Thread ein paar Beispiele, interaktive Spiele und Experimente 🤓🤖👇#digitaleBildung #schule #twitterlehrerzimmer #unterricht
— fobizz (@fobizz) July 7, 2018

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Wer das Thema Künstliche Intelligenz #KI und #MachineLearnning im Unterricht behandeln möchte, findet in diesem Thread ein paar Beispiele, interaktive Spiele und Experimente 🤓🤖👇
#digitaleBildung #schule #twitterlehrerzimmer #unterricht

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Wer das Thema Künstliche Intelligenz #KI und #MachineLearnning im Unterricht behandeln möchte, findet in diesem Thread ein paar Beispiele, interaktive Spiele und Experimente 🤓🤖👇
#digitaleBildung #schule #twitterlehrerzimmer #unterricht

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Wer das Thema Künstliche Intelligenz #KI und #MachineLearnning im Unterricht behandeln möchte, findet in diesem Thread ein paar Beispiele, interaktive Spiele und Experimente 🤓🤖👇
#digitaleBildung #schule #twitterlehrerzimmer #unterricht

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"Eine Fundamentale Idee ist ein Sachverhalt, der einen Bezug zur Sprache und zum Denken des Alltags und der Lebenswelt besitzt." [1, S. 32]

Das Sinnkriterium ist erfüllt, da KI schon heute allgegenwärtig ist (z.B. in Sprachassistenten wie Alexa, Siri und OK-Google, bei Internet-Suchanfragen über Google oder DuckDuckGo, in Empfehlungssystemen auf online Markt-,Video- und Musikplattformen)

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Artikel zum Einsatz von Predictive Policing in Chicago

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It was an unusual encounter from the start. On a cold evening in February, Chicago police officer Maria Peña knocked on the door of a house in one of the city's most crime-ridden neighborhoods. She wanted to talk to a leader of the Latin Kings, a gang on the city's South Side, as well as his mother. Ms. Peña was not there to question or arrest the man. She wanted to save his life.

The gang leader opened the door. "He was a little wary to see me," says Peña, commander of the Chicago Police Department 's 10th District. Nevertheless, his mother welcomed Peña and several other local officials. She invited them to sit around the kitchen table with her son, his girlfriend, and a 6-year-old niece. The kitchen was tidy, the atmosphere cordial. But the talk turned blunt quickly.

"I looked at the mom and said, 'Honestly, do you want to bury your son?' " And, she told her, it might not be just him. Peña recounted a recent retaliation shooting in the neighborhood in which an innocent bystander - a 10-month-old girl - fell victim.

"Do you want your little granddaughter being the next victim?"

She urged the son to jettison his gang-related activities and offered a variety of social services to help him do it.

Since then, Peña is not sure if the gang leader changed his ways or whom he associates with. What she does know is that he's still alive - and shootings related to the Latin Kings have stopped, at least temporarily, in her district.

Peña was basing her warnings in part on intelligence the police had gleaned from computer algorithms. Her visit on that raw night was part of a pioneering attempt by the Chicago Police Department (CPD) to harness the power of Big Data to stop crime before it happens.

Armed with a plethora of statistics on everything from gun violations to individual parole and arrest histories, police here are trying to create a national model that will help them predict where shootings might occur and who might be involved - both victims and offenders. Then they use the information to reach out to people in the neighborhoods in the hope of preventing the guns from ever being brandished.

"I don't think the families always know these guys are out there doing what they are doing," says Peña. "When you have these kind of conversations with their families, and the [gang members] see the hurt in their mother's eyes, I think that hurts them, because the family means everything to them."

Chicago's experiment is part of an emerging new movement of preventive policing that is sweeping through precinct houses across the country and even around the world. Cities from Los Angeles to Atlanta, Seattle to Santa Cruz, Calif., are trying to harness the power of math to curb various forms of crime, whether it's robbery, gun violence, or drug dealing. Authorities in Kent, England, are using sophisticated computer models to guide police, too.

But the CPD is pushing the science in new directions. Beat cops and veteran precinct captains in the nation's second largest police force are teaming up with number crunchers and leading university crime researchers in their quest to better understand gun violence and engage with neighborhood residents.

Chicago's initiative, though still nascent, has shown some success so far. Since last July, police have carried out 66 house calls similar to the one Peña made. In only two cases were gang members they visited later involved in shootings - which is progress for a city reeling from a national reputation for bloodshed.

It's also one reason the initiative here is now being looked at by a number of police departments in other cities, such as New Orleans and Toronto. While no one sees Big Data as the answer to crime - and the program isn't without controversy - people here see it as a powerful new tool to combat urban violence.

"Police in major American cities have endured generations in which good and serious people came to work every day and felt they were not doing any good in solving the violence issue...," says David Kennedy, director of the
Center for Crime Prevention and Control at the John Jay College of Criminal Justice in New York, who is involved in the Chicago project. "Now, the fact that you can do good and help people and possibly save lives is transformational."

* * *

Preventive policing moves cop work one more step from the era of batons to the era of bits and bytes. In the 1970s and '80s, many cities dealt with a surging homicide problem by trying to sweep it off the streets. Police flooded besieged neighborhoods. They made large numbers of arrests. Courts sent the criminals to jail - often for substantial periods of time.

Then came the era of community policing, in which police were more rooted in neighborhoods, both protecting and interacting with residents. This approach was less reactive, adding an element of preventiveness to law enforcement. Now comes preventive policing, which combines enforcement, community engagement, and analytics. It's what Garry McCarthy, Chicago's police superintendent, calls "community policing almost on steroids."

In Chicago, the shift to a more numbers-based approach began with the arrival of Mr. McCarthy, whom Mayor Rahm Emanuel appointed superintendent three years ago. A beefy "cop's cop" as comfortable around numbers as he is doing roll call, McCarthy came at an inauspicious time: The city was dealing with the aftereffects of a police torture scandal that was continuing to siphon millions in settlement fees. The police union was upset at budget cuts and declining manpower, and Mr. Emanuel was intent on shedding the label "murder mayor," the moniker critics gave him when the number of homicides spiked above 500 his first year in office.

At the outset, McCarthy represented something different for Chicago: a superintendent from outside the CPD ranks with a background in crime statistics. He had overseen the highly touted CompStat program in New York City, which created a new way of managing crime numbers and holding precinct commanders accountable. Later, while police superintendent in Newark, N.J., he saw homicides fall 28 percent on his watch. Early in his new role in Chicago, McCarthy did something unheard of in this city where top officials operate with a tribal allegiance to each other: He apologized for decades of racial targeting by the police.

"What he said was, 'I get it and I'm sorry and we're going to try to do better.' No one has said that," says Andrew Papachristos, a Yale University sociology professor who grew up in Chicago. "McCarthy has moved the culture of the police into a place that keeps Chicago in the front, and not in the middle, of the pack."

At the core of Chicago's new approach is both collaboration between cops and academics and the numbers they gather. Just as the social network model is effective in helping create a portrait of Facebook users - their tastes, habits, and the people they interact with - the data analysis in Chicago is giving beat officers a more comprehensive understanding of the neighborhoods they police.

McCarthy says incorporating the statistics into preventive policing will move Chicago away from targeting an entire community to focusing on individuals most likely to either cause, or fall victim to, gun violence. In an interview, the superintendent says that accountability is no longer just the domain of district commanders: Beat officers are now being trained to use data to figure out where violence might erupt and how to stop it.

"I see what we are doing in Chicago as creating a model that is really going to a whole other level of intelligence-based policing," he says. "It requires a new way of thinking."

The marquee program is the Chicago Violence Reduction Strategy, a partnership funded by the MacArthur Foundation and led by John Jay College, with Yale University, the University of Chicago, and other academic institutions playing major support roles. Although currently used in only four police districts on the city's South Side, the strategy is expected to spread.

Fashioning the program required understanding Chicago's gang culture. Decades ago, gangs here were large criminal organizations that dominated expansive areas of turf and fought for control of the drug trade. Today, they are neighborhood factions that control only a few blocks. According to the Chicago Crime Commission, 70 to 100 gangs now inhabit the city, encompassing about 100,000 members. Many have different and changing reasons for existence, which makes it hard for the beat cop to understand, much less control, them.

Enter Mr. Kennedy and the digiteers. His team helped the police create a database that monitored which gangs were active, which were quiet, which were fighting - and with whom. "You can't even understand what is going on until you have that level of specificity," he says.

To get that information, John Jay researchers interviewed key personnel across the city - mainly beat cops - about what they saw on the streets and built that into the current CompStat system.

Many seasoned officers were reluctant to cooperate. They didn't understand why they needed to be that granular about gang activity, and many were more apt to trust their instincts than a computer algorithm. "Getting [the value of this] across can be really hard, especially in a city like Chicago, where you have four generations serving in the same police district," says Professor Papachristos of Yale.

But he says views began to change when the John Jay team returned with the results: a systematic snapshot of gang factions that could yield predictions of where violence might break out next.

* * *

While some officers still don't embrace the new approach, the results have been reasonably encouraging so far: Police data show shooting incidents - both fatal and nonfatal - dropped 24 percent in 2013 compared with the year before. Murders fell 18 percent, from 503 to 414.

Shooting incidents through June 30 of this year ticked up 5.5 percent, though the number of murders dropped 5 percent compared with last year, according to the CPD. Still, crime remains stubborn: The city experienced 82 shootings - and 14 deaths - over the July 4th weekend alone.

The numbers overall, while not perfect, reflect a tactical shift in how police respond to shootings. In 2013, Papachristos and Yale colleague Christopher Wilderman calculated that, between 2006 and 2011, the homicide rate of "a high-crime African American community in Chicago" was 55.2 per 10,000 people. That number was about four times the citywide rate during the same period.

The old mind-set would suggest that this neighborhood was a dangerous place and that many people there were at risk of being either a victim or perpetrator of a crime. The traditional response might have been to dispatch a large number of police to the area, turning the neighborhood into something of a battle zone.

But Papachristos and Mr. Wilderman's data showed that a very small percentage of the population was probably causing all the problems and a lighter, more targeted police footprint would be more effective. According to their research, arrest records show that 85 percent of all gunshot homicide victims had at least one previous arrest. Victims and perpetrators of violence also tend to know each other and operate within the same social networks. Using both arrest and homicide records, the researchers found that the population of the community that had been arrested during the five-year period consisted of 24,110 people, about 30 percent of the total population.

Drilling down further, they calculated that 41 percent of all gun homicide victims were located within the social network of arrestees. The percentage that those victims represented within the community as a whole was 3,718 people, or only 4 percent of the population.

"Crime is more concentrated within networks of people than actual places," says Papachristos. "So all of a sudden you're talking about 70 to 80 percent of shootings taking place in networks that represent just 3 to 5 percent of the population. Those at risk are a couple hundred people. You now have a sense of who they are."

* * *

Knowing the numbers is one thing. Getting people to not pull out their guns is another. Chicago police are taking several steps to try to head off violence before it happens, which may be the most difficult part of preventive policing.

They have expanded "call-ins," group meetings with repeat offenders on probation or parole, during which they remind them of the risks of committing another crime. The city has stepped up foot and bicycle patrols in 20 high-risk zones - ones that represent just 3 percent of city land but account for 20 percent of gun violence. Authorities have also put into place a system to solicit feedback from crime victims about their experience with the police.

"When you talk to the public, yes, they want crime reduced, but they are more concerned about fairness and respectfulness with their interaction with police," says Dennis Rosenbaum, a criminologist at the University of Illinois at Chicago who has helped oversee the feedback program.

"When the public feels ... the police are being fair in their authority and aren't judging them on the basis of race, gender, and ethnicity, they are much more likely to cooperate, much more likely to provide them with intelligence to solve crimes," he adds.

The most recent and perhaps revolutionary development in the CPD's outreach effort is the door-to-door campaign, such as the one officer Peña was a part of.

Years ago, the scene would have been unimaginable: The doorbell rings at the home of a gang member who has been arrested multiple times. An officer says a district commander wants to chat with the man and his family. Can they come in?

Drawing on research by Papachristos and his team that focuses on victims and arrest records, the police have created a "hot list" of people to visit who may be most at risk of becoming either the next offender or victim. It is based on an analysis of individuals' criminal histories, prison records, open court cases, and victims' social networks. [Editor's note: The original story incorrectly identified who drew up the "hot list."]

Police present the visit as an information session and an opportunity for change. Accompanying the district commander are representatives from social agencies who offer to connect the family with health-care services, classes to earn a high school equivalency certificate, or job-training and placement programs.

The officer also conveys something more sober: what the legal consequences would be if a person with that kind of record - and the police detail what the individual's record is - were to commit another crime.

"We just lay it out like that with them, and close by saying the people of your neighborhood do not want violence - put down the gun," says Cmdr. John Kenney, executive director of the CPD's Bureau of Organizational Development, which runs the custom notification program.

The visitors make sure the others around the kitchen table hear about the individual's rap sheet, too, and what the consequences of more criminal activity would be for him and the family.

"It's terrifying to the families," says Chris Mallette, executive director of the Chicago Violence Reduction Strategy program at John Jay College. "We can show them, with almost certainty, the probability of their son or brother or grandson being the next gunshot victim based on their social network."

* * *

Not everyone is enamored of preventive policing, however. Some doubt it will ever have a meaningful effect on lowering gun violence. Others worry that it is just a distraction from what is ultimately needed to improve some inner-city neighborhoods.

"Much like any other program in Chicago, they are not dealing with the crux of the problem, which is poverty," says Tracy Siska, executive director of the Chicago Justice Project, a nonprofit group. Police may offer counseling and social services during interventions, but Mr. Siska says those are hollow choices.

"You are not getting a guy out of a gang until you bring him a job," he says. "I think [house calls] are a decent idea, and in the short term, they may have an impact. But it'll only become long term if you can get those people out of those lifestyles."

Johnny Outlaw believes they need jobs, too, but thinks the new police initiative is a definite step in the right direction. He leads an effort to find work for repeat offenders and provide them with legal services. In private, many gang members tell him that they want to put down their guns but either are afraid of retaliation or don't know how to go straight. Mr. Outlaw says that he's had "top-flight gangbangers" break down sobbing in his office - "physical tears out of these cats" - because they feel they're out of options.

"They say, 'I'm tired of shooting people, I'm tired of robbing people. I want to do something with my life.' I say, 'If you work with me, we'll find you a job. But you need to put down that gun,' " he says.

They show up at Outlaw's matchbook-sized office at Teamwork Englewood, a nonprofit that partners with the CPD, on the campus of Kennedy-King College. Outlaw has gone out with Chicago police on some of their house visits, wearing a bulletproof vest over one of his natty suits. He has transitioned gang members into jobs ranging from manual labor at warehouses to driving trucks cross-country.

Others fault Big Data policing for putting a new face on an old problem: profiling. Critics argue that a person's past shouldn't define what he will do in the future - that a person shouldn't be stigmatized or singled out for his or her rap sheet.

But police here refute those arguments. "Profiling is stopping someone because of their race or color or creed," says McCarthy. "We're doing an empirical analysis using a scientific formula, which is quite the opposite of profiling."

In fact, he says, the Big Data approach shows that the vast majority of people in troubled neighborhoods are not doing anything nefarious, prompting police to view the communities as less of a threat.

"What it should be teaching us is everybody in Chicago is not a criminal," says McCarthy. "If 5 percent of the community is responsible for violent crime, then 95 percent of the individuals are good people, and that provides a larger understanding of the community, which often goes unsaid."

In the end, the effectiveness of the new wave of policing will likely hinge on one thing: whether it reduces crime. While some of the initial results are promising, many say it's too early to determine how much - or even whether - it will reduce violence. But what is certain is that Chicago will provide one of the nation's premier tests of how well the new science of policing works.

Already, it's got the department thinking more creatively about preventive law enforcement. It's changing police perceptions of neighborhoods. McCarthy, for one, has no doubts about what the denouement will be.

"I think this is what every police department in the country needs," he says. "This can be used anywhere and can really move the scale." ρ

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It was an unusual encounter from the start. On a cold evening in February, Chicago police officer Maria Peña knocked on the door of a house in one of the city's most crime-ridden neighborhoods. She wanted to talk to a leader of the Latin Kings, a gang on the city's South Side, as well as his mother.

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https://youtu.be/v1nZnuokryw

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Format: Blog mit Tutorial
Jahrgang: 10-12

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Maschinelles Lernen ( Machine Learning) ist eine Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI, bzw. AI von Artificial Intelligence) und der größte Innovations- und Technologietreiber dieser Jahre. In allen Trendthemen - wie etwa Industrie 4.0 oder das vernetzte und selbstfahrende Auto - spielt die KI eine übergeordnete Rolle. Beispielsweise werden in Unternehmen viele Prozesse automatisiert und auch Entscheidungen auf operativer Ebene von einer KI getroffen, zum Beispiel in der Disposition (automatisierte Warenbestellungen) oder beim Festsetzen von Verkaufspreisen.

Aufsehen erregte Google mit seiner KI namens AlphaGo, einem Algortihmus, der den Weltmeister im Go-Spiel in vier von fünf Spielen besiegt hatte. Das Spiel Go entstand vor mehr als 2.500 Jahren in China und ist auch heute noch in China und anderen asiatischen Ländern ein alltägliches Gesellschaftsspiel. Es wird teilweise mit dem westlichen Schach verglichen, ist jedoch einfacher und komplexer zugleich (warum? das wird im Google Blog erläutert). Machine Learning kann mit einer Vielzahl von Methoden umgesetzt werden, werden diese Methoden sinnvoll miteinander kombiniert, können durchaus äußerst komplexe KIs erreicht werden. Der aktuell noch gängigste Anwendungsfall für Machine Learning ist im eCommerce zu finden und den meisten Menschen als die Produktvorschläge von Amazon.com bekannt: Empfehlungsdienste (Recommender System).

Klassifikation via K-Nearest Neighbour Algorithmus

Ein häufiger Zweck des maschinellen Lernens ist, technisch gesehen, die Klassifikation von Daten in Abhängigkeit von anderen Daten. Es gibt mehrere ML-Algorithmen, die eine Klassifikation ermöglichen, die wohl bekannteste Methode ist der k-Nearest-Neighbor-Algorithmus (Deutsch:„k-nächste-Nachbarn"), häufig mit "kNN" abgekürzt. Das von mir interviewte FinTech StartUp Number26 nutzt diese Methodik beispielsweise zur Klassifizierung von Finanztransaktionen.

Um den Algorithmus Schritt für Schritt aufbauen zu können, müssen wir uns

Natürlich gibt es in Python, R und anderen Programmiersprachen bereits fertige Bibliotheken, die kNN bereits anbieten, denen quasi nur Matrizen übergeben werden müssen. Am bekanntesten ist wohl die scikit-learn Bibliothek für Python, die mehrere Nächste-Nachbarn-Modelle umfasst. Mit diesem Minimalbeispiel wollen wir den grundlegenden Algorithmus von Grund auf erlernen. Wir wollen also nicht nur machen, sondern auch verstehen.

Vorab: Verwendete Bibliotheken

Um den nachstehenden Python-Code (Python 3.x, sollte allerdings auch mit Python 2.7 problemlos funktionieren) ausführen zu können, müssen folgende Bibliotheken eingebunden werden:

Übrigens: Eine Auflistung der wohl wichtigsten Pyhton-Bibliotheken für Datenanalyse und Datenvisualisierung schrieb ich bereits hier.

Schritt 1 - Daten betrachten und Merkmale erkennen

Der erste Schritt ist tatsächlich der aller wichtigste, denn erst wenn der Data Scientist verstanden hat, mit welchen Daten er es zu tun hat, kann er die richtigen Entscheidungen treffen, wie ein Algorithmus richtig abgestimmt werden kann und ob er für diese Daten überhaupt der richtige ist.

In der Realität haben wir es oft mit vielen verteilten Daten zu tun, in diesem Minimalbeispiel haben wir es deutlich einfacher: Der Beispiel-Datensatz enthält Informationen über Immobilien über vier Spalten.

Quadratmeter: Größe der nutzbaren Fläche der Immobilie in der Einheit m²

Wandhoehe: Höhe zwischen Fußboden und Decke innerhalb der Immobilie in der Einheit m

IA_Ratio: Verhältnis zwischen Innen- und Außenflächen (z. B. Balkon, Garten)

Kategorie: Enthält eine Klassifizierung der Immobilie als "Haus", "Wohnung" und "Büro"

[box]Hinweis für Python-Einsteiger: Die Numpy-Matrix ist speziell für Matrizen-Kalkulationen entwickelt. Kopfzeilen oder das Speichern von String-Werten sind für diese Datenstruktur nicht vorgesehen![/box]

Aufgerufen wird diese Funktion dann so:

Die Matrix mit den drei Spalten (Quadratmeter, Wandhohe, IA_Ratio) landen in der Variable "dataSet".

Schritt 2 - Merkmale im Verhältnis zueinander perspektivisch betrachten

Für diesen Anwendungsfall soll eine Klassifizierung (und gewissermaßen die Vorhersage) erfolgen, zu welcher Immobilien-Kategorie ein einzelner Datensatz gehört. Im Beispieldatensatz befinden sich vier Merkmale: drei Metriken und eine Kategorie (Wohnung, Büro oder Haus). Es stellt sich zunächst die Frage, wie diese Merkmale zueinander stehen. Gute Ideen der Datenvisualisierung helfen hier fast immer weiter. Die gängigsten 2D-Visualisierungen in Python wurden von mir bereits hier zusammengefasst.

[box]Hinweis: In der Praxis sind es selten nur drei Dimensionen, mit denen Machine Learning betrieben wird. Das Feature-Engineering, also die Suche nach den richtigen Features in verteilten Datenquellen, macht einen wesentlichen Teil der Arbeit eines Data Scientists aus - wie auch beispielsweise Chief Data Scientist Klaas Bollhoefer (siehe Interview) bestätigt.[/box]

ax = fig . add_subplot ( 111 )

ax = fig . add_subplot ( 111 )

Die beiden Scatter-Plots zeigen, das Häuser (blau) in allen Dimensionen die größte Varianz haben. Büros (gelb) können größer und höher ausfallen, als Wohnungen (rot), haben dafür jedoch tendenziell ein kleineres IA_Ratio. Könnten die Kategorien (blau, gelb, rot) durch das Verhältnis innerhalb von einem der beiden Dimensionspaaren in dem zwei dimensionalen Raum exakt voneinander abgegrenzt werden, könnten wir hier stoppen und bräuchten auch keinen kNN-Algorithmus mehr. Da wir jedoch einen großen Überschneidungsbereich in beiden Dimensionspaaren haben (und auch Wandfläche zu IA_Ratio sieht nicht besser aus),

Eine 3D-Visualisierung eignet sich besonders gut, einen Überblick über die Verhältnisse zwischen den drei Metriken zu erhalten: (die Werte wurden hier bereits normalisiert, liegen also zwischen 0,00 und 1,00)

Es zeigt sich gerade in der 3D-Ansicht recht deutlich, dass sich Büros und Wohnungen zum nicht unwesentlichen Teil überschneiden und hier jeder Algorithmus mit der Klassifikation in Probleme geraten wird, wenn uns wirklich nur diese drei Dimensionen zur Verfügung stehen.

Schritt 3 - Kalkulation der Distanzen zwischen den einzelnen Punkten

Bei der Berechnung der Distanz in einem Raum hilft uns der Satz des Pythagoras weiter. Die zu überbrückende Distanz, um von A nach B zu gelangen, lässt sich einfach berechnen, wenn man entlang der Raumdimensionen Katheten aufspannt.

Die Hypotenuse im Raum stellt die Distanz dar und berechnet sich aus der Wurzel aus der Summe der beiden Katheten im Quadrat. Die beiden Katheten bilden sich aus der Differenz der Punktwerte (q, p) in ihrer jeweiligen Dimension.Bei mehreren Dimensionen gilt der Satz entsprechend:

Um mit den unterschiedlichen Werte besser in ihrer Relation zu sehen, sollten sie einer Normalisierung unterzogen werden. Dabei werden alle Werte einer Dimension einem Bereich zwischen 0.00 und 1.00 zugeordnet, wobei 0.00 stets das Minimum und 1.00 das Maximum darstellt.

Die Funktion kann folgendermaßen aufgerufen werden:

Schritt 4 & 5 - Klassifikation durch Eingrenzung auf k-nächste Nachbarn

Die Klassifikation erfolgt durch die Kalkulation entsprechend der zuvor beschriebenen Formel für die Distanzen in einem mehrdimensionalen Raum, durch Eingrenzung über die Anzahl an k Nachbarn und Sortierung über die berechneten Distanzen.

Über folgenden Code rufen wir die Klassifikations-Funktion auf und legen die k-Eingrenzung fest, nebenbei werden Fehler gezählt und ausgewertet. Hier werden der Reihe nach die ersten 30 Zeilen verarbeitet:

Nur 30 Testdatensätze auszuwählen ist eigentlich viel zu knapp bemessen und hier nur der Übersichtlichkeit geschuldet. Besser ist für dieses Beispiel die Auswahl von 100 bis 300 Datensätzen. Die Ergebnisse sind aber bereits recht ordentlich, allerdings fällt dem Algorithmus - wie erwartet - noch die Unterscheidung zwischen Wohnungen und Büros recht schwer.

0 - klassifiziert wurde: Buero, richtige Antwort: Buero
1 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
2 - klassifiziert wurde: Buero, richtige Antwort: Buero
3 - klassifiziert wurde: Buero, richtige Antwort: Buero
4 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
5 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
6 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
7 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Buero
8 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
9 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
10 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
11 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
12 - klassifiziert wurde: Buero, richtige Antwort: Buero
13 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Buero
14 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
15 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
16 - klassifiziert wurde: Buero, richtige Antwort: Buero
17 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
18 - klassifiziert wurde: Haus, richtige Antwort: Haus
19 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
20 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
21 - klassifiziert wurde: Buero, richtige Antwort: Buero
22 - klassifiziert wurde: Buero, richtige Antwort: Buero
23 - klassifiziert wurde: Buero, richtige Antwort: Buero
24 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
25 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
26 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
27 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
28 - klassifiziert wurde: Wohnung, richtige Antwort: Wohnung
29 - klassifiziert wurde: Buero, richtige Antwort: Buero
Error Count: 2

Über weitere Tests wird deutlich, dass k nicht zu niedrig und auch nicht zu hoch gesetzt werden darf.

Ein nächster Schritt wäre die Entwicklung eines Trainingprogramms, dass die optimale Konfiguration (k-Eingrenzung, Gewichtung usw.) ermittelt.

Fehlerraten herabsenken

Die Fehlerquote ist im Grunde niemals ganz auf Null herabsenkbar, sonst haben wir kein maschinelles Lernen mehr, sondern könnten auch feste Regeln ausmachen, die wir nur noch einprogrammieren (hard-coding) müssten. Wer lernt, macht auch Fehler! Dennoch ist eine Fehlerquote von 10% einfach zu viel für die meisten Anwendungsfälle. Was kann man hier tun?

1. Den Algorithmus verbessern (z. B. optimale k-Konfiguration und Gewichtung finden)

2. mehr Merkmale finden (= mehr Dimensionen)

3. mehr Daten hinzuziehen (gut möglich, dass alleine dadurch z. B. Wohnungen und Büros besser unterscheidbar werden)

4. einen anderen Algorithmus probieren (kNN ist längst nicht für alle Anwendungen ideal!)

Das Problem mit den Dimensionen

Theoretisch kann kNN mit undenklich vielen Dimensionen arbeiten, allerdings steigt der Rechenaufwand damit auch ins unermessliche. Der k-nächste-Nachbar-Algorithmus ist auf viele Daten und Dimensionen angewendet recht rechenintensiv.

In der Praxis hat nicht jedes Merkmal die gleiche Tragweite in ihrer Bedeutung für die Klassifikation und mit jeder weiteren Dimension steigt auch die Fehleranfälligkeit, insbesondere durch Datenfehler (Rauschen). Dies kann man sich bei wenigen Dimensionen noch leicht bildlich vorstellen, denn beispielsweise könnten zwei Punkte in zwei Dimensionen nahe beieinander liegen, in der dritten Dimension jedoch weit auseinander, was im Ergebnis dann eine lange Distanz verursacht. Wenn wir beispielsweise 101 Dimensionen berücksichtigen, könnten auch hier zwei Punkte in 100 Dimensionen eng beieinander liegen, läge jedoch in der 101. Dimension (vielleicht auch auf Grund eines Datenfehlers) eine lange Distanz vor, wäre die Gesamtdistanz groß. Mit Gewichtungen könnten jedoch als wichtiger einzustufenden Dimensionen bevorzugt werden und als unsicher geltende Dimensionen entsprechend entschärft werden.

Je mehr Dimensionen berücksichtigt werden sollen, desto mehr Raum steht zur Verfügung, so dass um wenige Datenpunkte viel Leerraum existiert, der dem Algorithmus nicht weiterhilft. Je mehr Dimensionen berücksichtigt werden, desto mehr Daten müssen zu Verfügung gestellt werden, im exponentiellen Anstieg - Wo wir wieder beim Thema Rechenleistung sind, die ebenfalls exponentiell ansteigen muss.

Weiterführende Literatur

Machine Learning in Action

Introduction to Machine Learning with Python
Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python
Benjamin Aunkofer ist Lead Data Scientist bei DATANOMIQ und Hochschul-Dozent mit Fokus auf Business Analytics. Neben Data Science engagiert er sich auch sehr für die aktuellen Trends rund um die Industrie 4.0 im Connected Industry e.V..

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Machine Learning mit Python - Minimalbeispiel

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Maschinelles Lernen ( Machine Learning) ist eine Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI, bzw. AI von Artificial Intelligence) und der größte Innovations- und Technologietreiber dieser Jahre. In allen Trendthemen - wie etwa Industrie 4.0 oder das vernetzte und selbstfahrende Auto - spielt die KI eine übergeordnete Rolle.

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"Eine Fundamentale Idee ist ein Sachverhalt, der sich auf verschiedenen kognitiven Repräsentationsstufen (enaktiv, ikonisch, symbolisch) darstellen lässt." [1, S. 32]

Das Repräsentationskriterium ist erfüllte, wie das Material von AI Unpluged zeigt.

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Rezension in der Zeit

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Predictive Policing - der Polizeiarbeit auf Basis von Verbrechensprognosen - klingt stets nach Überwachungsstaat und dem Ende der Unschuldsvermutung. Das liegt am Minority Report, der Kurzgeschichte von Philip K. Dick aus dem Jahr 1956, und ihrer filmischen Umsetzung von Steven Spielberg von 2002, die quasi Teil des kollektiven dystopischen Gedächtnisses geworden ist.

Dass eines der bekanntesten Predictive-Policing-Programme ausgerechnet Precobs heißt und damit zwangsläufig Assoziationen zu den "Precogs" aus Minority Report weckt - drei Hellsehern, die künftige Mörder erkennen - trägt vermutlich auch nicht gerade positiv zur gesellschaftlichen Akzeptanz der Technik bei.

Nun kommt am Donnerstag der Dokumentarfilm von Monika Hielscher und Matthias Heeder in die Kinos, und auch er versucht gar nicht erst, ein sachliches Bild vom Thema zu zeichnen. Zwischen der Optik aus Computerspielen wie (dessen Macher im Film zu Wort kommen) und Soundeffekten aus der Science-Fiction-Mottenkiste wird kaum kenntlich gemacht, welche Szenen tatsächlichen Predictive-Policing-Anwendungen oder Überwachungskameras entnommen sind und was nur zur möglichst düsteren Illustration nachgestellt wurde.

Dabei haben Hielscher und Heeder ein wichtiges Anliegen. Predictive Policing wird mittlerweile in mindestens der Hälfte der deutschen Bundesländer untersucht, getestet oder schon eingesetzt, allerdings vorrangig im Kampf gegen Wohnungseinbrecher und ohne die Verwertung personenbezogener Daten. Ein Beispiel aus wird im Film auch erläutert.

Nicht erwähnt wird aber, dass die Ergebnisse der bisherigen Tests und Einsätze in Deutschland kaum zur Dramatisierung taugen. Im kürzlich veröffentlichten Evaluierungsbericht über ein Pilotprojekt in Baden-Württemberg etwa steht, "dass kriminalitätsmindernde Effekte von Predictive Policing (...) wahrscheinlich nur in einem moderaten Bereich liegen und allein durch dieses Instrument die Fallzahlen nicht deutlich reduziert werden können". Nur etwa jeder zweite von 700 befragten Polizisten hält es für ein Erfolg versprechendes Modell, insbesondere außerhalb großer Städte wird der Einsatz von Predictive Policing für wenig sinnvoll erachtet.

Das Minority-Report-Szenario, nämlich allein auf der Basis statistischer Analysen künftige Kriminelle vorherzusagen, wäre hierzulande rechtlich gar nicht möglich. Der Bayerische Landesbeauftragte für den Datenschutz Thomas Petri, der das in Bayern eingesetzte Modell für unbedenklich erklärt hat, sagt: "Das kollidiert mit dem Grundsatz der Unschuldsvermutung." Außerdem seien einem derartigen Profiling "auch EU-rechtlich enge Grenzen gesetzt. Artikel 11 der EU-Richtlinie über den Datenschutz in der Strafjustiz untersagt jedenfalls grundsätzlich die automatisierte Einzelfallentscheidung und lässt Ausnahmen nur in engen Grenzen zu."

Solcherlei Differenzierung aber liegt den beiden Regisseuren eher fern. Lieber schauen sie in andere Länder, in denen die Strafverfolger weiter gehen dürfen oder wollen als in Deutschland. Und dann unterlassen sie es, die Unterschiede zu verdeutlichen.

Die falschen Freunde können zum Problem werden

In Chicago etwa wird anhand polizeilicher Daten eine sogenannte Strategic Subject List erstellt - eine Liste von "Personen, die dem höchsten Risiko ausgesetzt sind, sich in einem gewaltbereiten Umfeld zu bewegen". Gemeint sind Menschen, die bisher nur wegen kleinerer Delikte festgenommen wurden, dies aber zusammen mit Bekannten, die schon mal als Täter oder auch Opfer mit Gewaltverbrechen zu tun hatten. Die Polizei besucht die Menschen auf dieser heat list und erklärt ihnen, dass sie unter Beobachtung stehen. Das ist ihre Art der Gewaltprävention. Im Film wird der junge Schwarze Robert McDaniel gezeigt, der beim Kiffen und Glücksspiel erwischt wurde und nun glaubt, offiziell zu den 400 gefährlichsten Menschen in Chicago zu zählen.

In der englischen Grafschaft Kent kommt ein US-System namens Predpol zum Einsatz. Seit drei Jahren definiert es täglich Risikogebiete, in denen dann verstärkt Streifen gefahren werden. Was heute zur Abschreckung von Einbrechern dient, soll künftig auch eingesetzt werden können gegen organisiertes Verbrechen, Menschenhandel, Sexualverbrechen sowie zur Grenzsicherung. Wie, bleibt allerdings offen. Auch dass eine erste Evaluierung ergab, dass die Polizei in Kent aufgrund von Personal- und Zeitmangel kaum dazu kam, Predpol regelmäßig zu nutzen und dass der Einsatz der nur etwas brächte, wenn es auch mehr Polizisten gäbe, erwähnen die Filmemacher mit keinem Wort.

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"Pre-Crime": Die Polizei, dein Freund und Hellseher

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Predictive Policing - der Polizeiarbeit auf Basis von Verbrechensprognosen - klingt stets nach Überwachungsstaat und dem Ende der Unschuldsvermutung. Das liegt am Minority Report, der Kurzgeschichte von Philip K. Dick aus dem Jahr 1956, und ihrer filmischen Umsetzung von Steven Spielberg von 2002, die quasi Teil des kollektiven dystopischen Gedächtnisses geworden ist.