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Aufsatz
Toward optimal probabilistic active learning using a Bayesian approach
(2021-05-04)
Gathering labeled data to train well-performing machine learning models is one of the critical challenges in many applications. Active learning aims at reducing the labeling costs by an efficient and effective allocation of costly labeling resources. In this article, we propose a decision-theoretic selection strategy that (1) directly optimizes the gain in misclassification error, and (2) uses a Bayesian approach by introducing a conjugate prior distribution to determine the class posterior to deal with uncertainties. ...
Aufsatz
Topic space trajectories
(2021-05-15)
The annual number of publications at scientific venues, for example, conferences and journals, is growing quickly. Hence, even for researchers it becomes harder and harder to keep track of research topics and their progress. In this task, researchers can be supported by automated publication analysis. Yet, many such methods result in uninterpretable, purely numerical representations. As an attempt to support human analysts, we present topic space trajectories, a structure that allows for the comprehensible tracking ...
Aufsatz
Legal challenges of an open web index
(2021-03-16)
Calls for a European “third way” in matters of digital technology need to be put into action to achieve an actual change of the status quo. To achieve autonomy in the digital sphere, European alternatives to digital services and products need to be established. However, such efforts must also extend to the level of information technology infrastructure. To that end, decentralized indexing of the internet could significantly help to strengthen Europe’s digital sovereignty. Nevertheless, legal challenges need to be ...
Aufsatz
Stream-based active learning for sliding windows under the influence of verification latency
(2021-11-18)
Stream-based active learning (AL) strategies minimize the labeling effort by querying labels that improve the classifier’s performance the most. So far, these strategies neglect the fact that an oracle or expert requires time to provide a queried label. We show that existing AL methods deteriorate or even fail under the influence of such verification latency. The problem with these methods is that they estimate a label’s utility on the currently available labeled data. However, when this label would arrive, some of ...
Aufsatz
CLeaR: An adaptive continual learning framework for regression tasks
(2021-07-16)
Catastrophic forgetting means that a trained neural network model gradually forgets the previously learned tasks when being retrained on new tasks. Overcoming the forgetting problem is a major problem in machine learning. Numerous continual learning algorithms are very successful in incremental learning of classification tasks, where new samples with their labels appear frequently. However, there is currently no research that addresses the catastrophic forgetting problem in regression tasks as far as we know. This ...
Aufsatz
Unterstützung digitaler Bildungsprozesse durch interaktive gamifizierte Lernvideos – Wie innovative Lernvideos Motivation und Lernerfolg steigern können
(2021-10-11)
Digitales Lernen ist ein zentraler Bestandteil der heutigen Bildungslandschaft geworden. Insbesondere Lernvideos haben in den letzten Jahren deutlich an Popularität gewonnen und Plattformen wie YouTube sind heute ein fester Bestandteil von Lernprozessen. Bildungseinrichtungen haben diese Entwicklung erkannt und Lernvideos in ihre Lernsysteme integriert. Allerdings sind die heutigen Lernvideos oft nicht sehr ansprechend, weil es an Gestaltungswissen mangelt, wie Interaktionen und gamifizierte Elemente die Motivation ...
Aufsatz
Hybride Wissensarbeit
(2021-04-30)
Aufgrund der Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ergeben sich neue Gestaltungsmöglichkeiten zur Reorganisation von Wissensarbeit an der Schnittstelle von Menschen und Maschine. Durch die Verschmelzung von menschlicher und künstlicher Intelligenz können komplementäre Stärken zum Lösen von Arbeitsaufgaben gebündelt werden. Neuartige Wissensarbeitssysteme sind erforderlich, die Wissensarbeitende sowohl bei der Ausübung von Routineaufgaben als auch Nichtroutineaufgaben unterstützen.
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Aufsatz
Quo Vadis Conferences in the Business and Information Systems Engineering (BISE) Community After Covid
(2021-07-06)
The global Covid-19 pandemic has not only influenced the way we work and collaborate on our research but also how we present and exchange novel contributions at scientific conferences. Governmental lockdowns and (inter)-national travel restrictions have forced conference organizers to move from offline conference venues to virtual platforms quickly. Our discipline, the Business & Information Systems Engineering (BISE) community, is an interdisciplinary field involving the more conference-driven computer sciences and ...
Aufsatz
Augmented-Reality-basierte Assistenz für das Anlernen manueller und roboterunterstützter Montageprozesse
(2021-10-14)
Durch eine zunehmend flexibilisierte Produktion und relativ hohe Personalfluktuation bei einfachen Tätigkeiten wird das Anlernen neuer Mitarbeitender bzw. für neue oder geänderte Produktionsprozesse zunehmend relevanter. Konventionelle Anlernmethoden, bspw. durch Demonstration oder Arbeitspläne, haben Schwächen (bspw. binden sie zusätzliche Arbeitskraft oder sind kognitiv anspruchsvoll), die durch ein Augmented-Reality-(AR-)basiertes Assistenzsystem kompensiert werden können. Ein AR-Assistenzsystem zum Anlernen eines ...
Aufsatz
Social Machines
(2021-11-11)
Social Machines sind ein Paradigma für die Gestaltung soziotechnischer Systeme, die unter Verwendung von Web- und Plattformlösungen das Potenzial digitaler Technologien mit der Eigenlogik sozialer Interaktion, Organisation und Strukturbildung auf neue Weise zusammenführen. Im Folgenden diskutieren wir das Paradigma der Social Machine aus den Perspektiven der Informatik, der Wirtschaftsinformatik, der Soziologie und des Rechts, um Orientierungspunkte für seine Gestaltung zu identifizieren. Der Begriff ist in der ...