Der Tagungsband beschäftigt sich mit aktuellen Herausforderungen, denen die Rechtsgebiete des Immaterialgüter-, Medien-, Wettbewerbs- und Datenschutzrechts vor allem aufgrund technischer Entwicklungen und dadurch ausgelöster Gesetzesänderungen ausgesetzt sind. Beispiele hierfür sind künstliche intelligente Systeme, die wesentliche Prinzipien des geltenden Patent- und Urheberrechts in Frage stellen. Behandelt werden aber auch Fragen zur mediengrundrechtlichen Einordnung von Suchmaschinen, Social Bots und anderen Internetintermediären genauso wie Fragen zu den datenschutzrechtlichen Anforderungen für Blogger, für Straßenfotografen und für das „Credit-Scoring“, die insbesondere durch die neue Datenschutzgrundverordnung klärungsbedürftig geworden sind. Weitere Schwerpunkte des Bandes bilden ferner die Regulierungsmöglichkeiten für Datenmärkte der „Industrie 4.0“ sowie die neue Richtlinie über Urheberrechte im digitalen Binnenmarkt.
Mit Beiträgen von
Stefan Papastefanou, David Linke, Katrin Giere und Dorothea Heilmann, Azim Semizoglu, Hanno Magnus, Jens Milker, Stefan Michel, Katharina Wunner, André Reinelt, David Kleß, Tobias Endrich-Laimböck, Justus Duhnkrack, Susan Bischoff
Aktualisiert: 2023-04-04
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Der Band zur 5. Tagung GRUR Junge Wissenschaft beschäftigt sich mit aktuellen Herausforderungen, denen die Rechtsgebiete des Immaterialgüter-, Medien-, Wettbewerbs- und Datenschutzrechts vor allem aufgrund technischer Entwicklungen und dadurch ausgelöster Gesetzesänderungen ausgesetzt sind. Beispiele hierfür sind künstliche intelligente Systeme, die wesentliche Prinzipien des geltenden Patent- und Urheberrechts in Frage stellen. Behandelt werden aber auch Fragen zur mediengrundrechtlichen Einordnung von Suchmaschinen, Social Bots und anderen Internetintermediären genauso wie Fragen zu den datenschutzrechtlichen Anforderungen für Blogger, für Straßenfotografen und für das „Credit-Scoring“, die insbesondere durch die neue Datenschutzgrundverordnung klärungsbedürftig geworden sind. Weitere Schwerpunkte des Bandes bilden ferner die Regulierungsmöglichkeiten für Datenmärkte der „Industrie 4.0“ sowie die neue Richtlinie über Urheberrechte im digitalen Binnenmarkt.
Mit Beiträgen von
Stefan Papastefanou, David Linke, Katrin Giere und Dorothea Heilmann, Azim Semizoglu, Hanno Magnus, Jens Milker, Stefan Michel, Katharina Wunner, André Reinelt, David Kleß, Tobias Endrich-Laimböck, Justus Duhnkrack, Susan Bischoff
Aktualisiert: 2023-04-25
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Kossa stellt verschiedene Verfahren zur Klassifikation unvollständiger Datensätze dar und entwickelt auf der Grundlage eines Methodenvergleichs Handlungsempfehlungen für den praktischen Einsatz.
Als Beispiel wird das Konsumenten-Kreditgeschäft betrachtet, das die Zuordnung eines Kreditantragstellers entweder in die Klasse der "guten" oder in die Klasse der "schlechten" Kreditfälle beschreibt. Um die Klassenzugehörigkeit eines Antragstellers zu schätzen, wird ein erhobener - ggf. durch missing values (MV) - unvollständiger Merkmalsvektor ausgewertet. Zu diesem Zweck werden Analyseverfahren entwickelt, die in der Lage sind, unvollständige Merkmalsvektoren unvorbehandelt und damit unverfälscht zu klassifizieren.
Ausgehend von der quadratischen Diskriminanzanalyse (QDA) wird eine sogenannte MV-verträgliche Diskriminanzanalyse ("MV-DA") entwickelt, die auf erwarteten Diskriminanzwerten basiert. Aus dem Bereich Neuronaler Netze werden die Netzwerktypen RBF ("radial basis function"), LVQ ("learning vector quantization") und SOM ("self-organizing maps") als Verfahren identifiziert, die mit geringen Anpassungen unvollständige Merkmalsvektoren klassifizieren können.
In der systematischen empirischen Untersuchung werden die genannten Verfahren MV-DA, RBF, LVQ und SOM und außerdem, nach Ersetzung der missing values durch Mittelwerte, die Verfahren QDA und MLP ("multi-layer perceptron") hinsichtlich ihrer Klassifikationsquote bei variierender Anzahl an missing values verglichen. Die hohe Leistungsfähigkeit sowie die leichte Implementierungsmöglichkeit machen einzelne Verfahren problemlos anwendbar und lassen auf hohe Praxis-Relevanz schließen.
Aktualisiert: 2023-01-27
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