Anwendung unterschiedlicher Maschine Learning Methoden zur Erkennung rechtswidriger und jugendgefährdender Inhalte
Sacha Prelle ist Produkt-Manager bei Condat AG
Über den Vortrag
Verfahren der KI werden immer effizienter und deshalb immer häufiger in Unternehmen eingesetzt. Aber welches Verfahren ist für welche Aufgabe am besten geeignet? Verwendet man Methoden des klassischen Machine Learnings oder lieber neuronale Netze? Ist es sinnvoller vortrainierte Services aufzurufen oder eigene Modelle zu trainieren? Welche Unterschiede gibt es dabei zwischen der Klassifikation von Texten, Bildern und Videos?
Der Vortrag erläutert anhand der Aufgabe rechtswidrige und jugendgefährdende Inhalte auf Webseiten und in sozialen Medien zu erkennen, wie man geeignete Tools und Methoden evaluiert, ggf. miteinander kombiniert und zum Einsatz bringt. Behandelt wird auch die Frage, was das beste erreichbare Ergebnis ist, insbesondere unter Berücksichtigung von Rahmenbedingungen wie Aufwand, Performance und Kosten.
Über Sacha Prelle
Sacha Prelle studierte Physik an der TU Berlin und wechselte nach dem Diplom in die IT-Industrie. Seit vielen Jahren beschäftigt er sich bei der Condat AG mit KI inkl. ML, semantische Technologien und Recommender-Systeme. Er leitete Kundenprojekte und ist Produkt-Manager der „Condat Smart Media Engine“ sowie Leiter des „Smart Media Engine-Teams“.