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#21 - "Je komplexer der Algorithmus, desto mehr Daten benötige ich."

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Mit Florian Artinger, Professor für Data Science und Decision Making sowie Co-Founder und Executive Partner bei Simply Rational GmbH

Diese und weitere Fragen beantwortet Florian Artinger, Professor für Data Science und Decision Making sowie Co-Founder bei Simply Rational, in dieser Folge von Debug the Future.

Frauke und Andreas sprechen mit ihm über die Zukunft generativer KI und deren Mehrwert in Entscheidungsfindungen. Dabei werden drei Faktoren für Algorithmen hervorgehoben: ausreichende Daten, hinreichend einfaches Problem und hinreichend statische Umgebung.

Darüber hinaus gibt Florian Einblicke in sein Unternehmen Simply Rational und betont die Wichtigkeit des Dialogs mit den Entscheidern, um die Bedürfnisse und verfügbaren Daten zu verstehen. Zudem geht er auf die Rolle von Daten und die Wichtigkeit der Weiterentwicklung der Mensch-Maschine-Interaktion ein und hebt hervor, dass es nicht immer einen komplexen Algorithmus und eine große Datenmenge bedarf. Mit einfachen Heuristiken kann der Algorithmus bereits bei wenigen Hundert Beobachtungen gut kalibriert werden.

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Mit Florian Artinger, Professor für Data Science und Decision Making sowie Co-Founder und Executive Partner bei Simply Rational GmbH

Diese und weitere Fragen beantwortet Florian Artinger, Professor für Data Science und Decision Making sowie Co-Founder bei Simply Rational, in dieser Folge von Debug the Future.

Frauke und Andreas sprechen mit ihm über die Zukunft generativer KI und deren Mehrwert in Entscheidungsfindungen. Dabei werden drei Faktoren für Algorithmen hervorgehoben: ausreichende Daten, hinreichend einfaches Problem und hinreichend statische Umgebung.

Darüber hinaus gibt Florian Einblicke in sein Unternehmen Simply Rational und betont die Wichtigkeit des Dialogs mit den Entscheidern, um die Bedürfnisse und verfügbaren Daten zu verstehen. Zudem geht er auf die Rolle von Daten und die Wichtigkeit der Weiterentwicklung der Mensch-Maschine-Interaktion ein und hebt hervor, dass es nicht immer einen komplexen Algorithmus und eine große Datenmenge bedarf. Mit einfachen Heuristiken kann der Algorithmus bereits bei wenigen Hundert Beobachtungen gut kalibriert werden.

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