Netflix Prize
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Bemerkungen
Der Netflix-Prize ist mindestens aus drei Gründen interessant. Er lässt sich als Beispiel für folgende Phänomene verwenden:- Crowdsourcing: Netflix hat zentrale Aufgaben des eigenen Geschäfts als Wettbewerb ausgelagert und alle eingeladen, einen besseren Empfehlungsalgorithmus zu entwickeln. Früher wäre es undenkbar gewesen, eine für das Geschäftsmodell so zentrale Aufgabe öffentlich auszuschreiben.
- Machine learning: Anhand des Netflix-Prizes lässt sich einigermassen allgemeinverständlich die Funktionsweise von Empfehlungs-Algorithmen aufziegen und somit ein Beitrag zur Erklärung von machine learning leisten.
- Zunehmende Unanonymisierbartkeit: Anhand der im Rahmen des Netflix-Prizes veröffentlichen Daten wurde aufgezeigt, dass sich einzelne Personendaten in einem grossen, scheinbar anonymisierten Datensatz herausdestillieren lassen und dass deshalb zunehmend die Gefahr besteht, dass Daten nicht mehr anonymisierbar sind.
Verwandte Objeke
Verwandte Begriffe (co-word occurance) |
Häufig co-zitierte Personen
VitalyShmatikov
JudeaPearl
GloriaMark
ArvindNarayanan
HelenNissenbaum
Andrew D.Selbst
NateSilver
KateCrawford
WalterIsaacson
FrankPasquale
VirginiaEubanks
StevenLevy
Nassim NicholasTaleb
TimWu
Statistisches Begriffsnetz 
Zitationsgraph
Zitationsgraph (Beta-Test mit vis.js)
Zeitleiste
22 Erwähnungen
- Robust De-anonymization of Large Sparse Datasets (Arvind Narayanan, Vitaly Shmatikov) (2008)
- Mastering the Hype Cycle - How to Choose the Right Innovation at the Right Time (Jackie Fenn, Mark Raskino) (2008)
- Communications of the ACM, Volume 52, Number 6 (2009)
- SIGCSE 2010 - Proceedings of the 41st ACM technical symposium on Computer science education, SIGCSE 2010, Milwaukee, Wisconsin, USA, March 10-13, 2010 (Gary Lewandowski, Steven A. Wolfman, Thomas J. Cortina, Ellen Lowenfeld Walker) (2009)
- Rediscovering the passion, beauty, joy, and awe - making computing fun again, part 3 (Daniel D. Garcia, Gail Chapman, Orit Hazzan, Maggie Johnson, Leigh Ann Sudol) (2010)
- Rediscovering the passion, beauty, joy, and awe - making computing fun again, part 3 (Daniel D. Garcia, Gail Chapman, Orit Hazzan, Maggie Johnson, Leigh Ann Sudol) (2010)
- Koli Calling 2010 - 10th Koli Calling International Conference on Computing Education Research, Koli Calling '10, Koli, Finland, October 28-31, 2010 (Carsten Schulte, Jarkko Suhonen) (2010)
- The Systemic Dimension of Globalization (Piotr Pachura) (2011)
- SIGCSE 2011 - Proceedings of the 42nd ACM technical symposium on Computer science education, SIGCSE 2011, Dallas, TX, USA, March 9-12, 2011 (Thomas J. Cortina, Ellen Lowenfeld Walker, Laurie A. Smith King, David R. Musicant) (2011)
- WebMapReduce - an accessible and adaptable tool for teaching map-reduce computing (Patrick Garrity, Timothy Yates, Richard A. Brown, Elizabeth Shoop) (2011)
- WebMapReduce - an accessible and adaptable tool for teaching map-reduce computing (Patrick Garrity, Timothy Yates, Richard A. Brown, Elizabeth Shoop) (2011)
- Mich kriegt ihr nicht! - Gebrauchsanweisung zur digitalen Selbstverteidigung (Steffan Heuer, Pernille Tranberg) (2012)
- Too Big to Know - Das Wissen neu denken, denn Fakten sind keine Fakten mehr, die Experten sitzen überall und die schlaueste Person im Raum ist der Raum (David Weinberger) (2012)
- Big Data - A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think (Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier) (2013)
- Machine Learning with R (Brett Lantz) (2013)
- The Master Algorithm - How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World (Pedro Domingos) (2015)
- Privacy and Analytics – it's a DELICATE Issue - A Checklist for Trusted Learning Analytics (Hendrik Drachsler, Wolfgang Greller) (2016)
- The Inevitable - Understanding the 12 Technological Forces That Will Shape Our Future (Kevin Kelly) (2016)
- Redefreiheit - Prinzipien für eine vernetzte Welt (Timothy Garton Ash) (2016)
- Algorithmuskulturen - Über die rechnerische Konstruktion der Wirklichkeit (Robert Seyfert, Jonathan Roberge) (2017)
- The Diversity Bonus - How Great Teams Pay Off in the Knowledge Economy (Scott E. Page) (2017)
- If...Then - Algorithmic Power and Politics (Taina Bucher) (2018)
- Ein Algorithmus hat kein Taktgefühl - Wo künstliche Intelligenz sich irrt, warum uns das betrifft und was wir dagegen tun können (Katharina A. Zweig) (2019)
- Fake Facts - Wie Verschwörungstheorien unser Denken bestimmen (Katharina Nocun, Pia Lamberty) (2020)
- Fairness and Machine Learning - Limitations and Opportunities (Solon Barocas, Moritz Hardt, Arvind Narayanan) (2023)
- Alles überall auf einmal - Wie Künstliche Intelligenz unsere Welt verändert und was wir dabei gewinnen können (Miriam Meckel, Léa Steinacker) (2024)
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