Das zweite Working Paper in der Serie zum Forschungsprojekt ist von Francis Hunger (HMKV) zum Thema »Wie die Bilddatensammlung ImageNet die automatisierte Bilderkennung historischer Bilder beeinflusst« zum freien Download erschienen.
Die Fachtagung des Landschaftsverbandes Rheinland (LVR) rund um das Thema »Museum und Internet« findet jährlich im Mai statt und richtet sich an Mitarbeiter*innen von Museen, Ausstellungshäusern und Kulturadministrationen sowie Archiven und Bibliotheken.
Aus dem Englischen. Ein Tag entspricht einer Auszeichnung eines Datenbestandes mit zusätzlichen Informationen. Es bedeutet aus dem englischen übersetzt soviel wie Etikett, Anhänger oder Schildchen.
Eine höhere Programmiersprache, in der u. a. Maschinelles Lernen programmiert werden kann. Sie zeichnet sich durch einen gut lesbaren, knappen Programmierstil aus. Sie wird in der Wissenschaft aufgrund eines einfachen Einstiegs und guter Integration wissenschaftlicher Bibliotheken häufig verwendet. Der Name leitet sich von der britischen Comedy-Gruppe Monty Python ab.
Vorgehen, ein fertig trainiertes KNN aus Keras oder TensorFlow zu instanziieren, um zusammengestellte Bilddaten als Input durch dieses hindurch zu geben. Hierbei werden die an einem Problem erlernten Merkmale auf ein neues, ähnliches Problem angewendet. Für die Forschung ist dies vorteilhaft, da die Modelle bereits ein fundamentales ‚Verständnis‘ über die menschliche Welt hinsichtlich des allgemeinen Aufbaus und Inhalts von Bildern trainiert haben und dieses Wissen nicht von Grund auf neu beigebracht werden muss.
»import tensorflow as tf«. Ein Framework zur Anwendung auf maschinelles Lernen, um Rechenoperationen von KNN ausführen zu lassen. Keras ist beispielsweise ein fester Bestandteil der TF-API.
Ist eine offene Deep-Learning-Bibliothek, ähnlich TensorFlow, geschrieben in Python und Open Source. Besonders sinnvoll kann die Bibliothek eingesetzt werden, wenn mittels Transfer Learning vortrainierte KNN für eigene Aufgabenstellungen angewendet werden. Hierdurch entsteht jedoch eine Abhängigkeit von einem fremden Training.
Beschreibt ein unverhältnismäßiges Gewicht, z. B. im Training von KI, zugunsten oder gegen eine in den Daten liegende Information. Daraus können im Umkehrschluss Benachteiligungen entstehen oder unfaire Vorurteile verstetigt werden, was besonders kritisch ist, wenn die Daten als Grundlage für Entscheidungen mit (in)direkter Wirkung auf das tägliche Leben genutzt werden.
Mit einer Annotation, d. h. Anmerkung versehen. Beispielsweise kann Wissen in Form von Metadaten und Tags spezifischen Bildern oder digitalen Objekten hinzugefügt werden, um diese besser sortieren oder filtern zu können.
Kurzform für »International Image Interoperability Framework«. Eine standardisierte Schnittstelle, z. B. zum institutionsübergreifenden Austausch von Bilddaten und weiteren digitalen Objekten.
»Training the Archive« (2020–2023) ist ein Forschungsprojekt, das die Möglichkeiten und Risiken von KI in Bezug auf die automatisierte Strukturierung von musealen Sammlungsdaten zur Unterstützung der kuratorischen Praxis und der künstlerischen Produktion auslotet.
