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»rückenfigur:en«

  1. Visueller Dramatik
  2. Tiefenanalyse
  3. Aktualitätsbezug (Klimadiskurs usw.)
3. **Zusammenfassung einfügen**: Am Ende des Beitrags könnte eine kurze Zusammenfassung der Hauptgedanken das Verständnis fördern.
4. **Visuelle Elemente**: Berücksichtigen Sie die Integration von mehr visuellen Beispielen, die Ihre Argumente unterstützen könnten.
5. **Quellenverlinkungen**: Prüfen Sie, ob alle Links aktuell und relevant sind, um die Glaubwürdigkeit und den Informationsgehalt zu erhöhen.

4 Antworten auf „»rückenfigur:en«“

Danke Gamma Hans für diese statistischen Erklärungen zur Korrelation und Erläuterungen zur Kausalität, die vermutlich die KI nicht hätter besser formulieren können. Korrelation beschreibt, dass Dinge gemeinsam passieren – Kausalität erklärt, warum sie passieren.
In der künstlichen Intelligenz (besonders im maschinellen Lernen) basieren die meisten Modelle auf Korrelationen, da sie aus Daten lernen, ohne die Ursachen zu kennen. (so habe ich es gelesen und mir sogleich vorgestellt, dass sie gleichzeitig auf alle {DATENSÄTZE} der Bibliotheken dieser WELT zugreifen …).

Natürlich könnten das »gefährlich« werden, wenn Systeme fälschlicherweise Korrelation mit Kausalität verwechseln –
z. B. bei medizinischen Diagnosen, automatisierten Entscheidungen oder autonomen Autofahren …

Koinzidenz ist ein zeitliches und/oder räumliches Zusammenfallen von Ereignissen oder Zusammentreffen von Objekten. Wenn man von der Koinzidenz zweier oder mehrerer Ereignisse auf einen kausalen Zusammenhang schließt, kann man damit richtig liegen oder einen Fehlschluss schlussfolgern …

KI.

Ein kausaler Zusammenhang beschreibt eine Beziehung zwischen Ursache und Wirkung, bei der eine Handlung oder ein Ereignis (die Ursache) ein anderes Ereignis (die Wirkung) direkt hervorruft. Es ist wichtig, Kausalität von Korrelation zu unterscheiden, da eine Korrelation lediglich eine statistische Beziehung zwischen zwei Variablen anzeigt, ohne notwendigerweise eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zu implizieren

Korrelation ist ein statistisches Maß, das den Grad und die Richtung eines Zusammenhangs zwischen zwei oder mehr Variablen beschreibt. Eine Korrelation gibt an, wie stark und in welche Richtung sich zwei Variablen gemeinsam verändern. Eine positive Korrelation bedeutet, dass sich beide Variablen in die gleiche Richtung bewegen (wenn eine steigt, steigt auch die andere), während eine negative Korrelation bedeutet, dass sie sich in entgegengesetzte Richtungen bewegen (wenn eine steigt, sinkt die andere). Es ist wichtig zu beachten, dass Korrelation nicht gleich Kausalität ist; eine Korrelation bedeutet nicht, dass eine Variable die andere verursacht

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