"Maschinenlernende Systeme zeichnen sich durch ihre Vorhersagekraft aus. Ein gängiger Ansatz besteht darin, ein System zu trainieren, indem man ihm eine riesige Menge an Daten, z. B. über Studenten und ihre Leistungen, vorlegt. Die Software kaut die Beispiele durch und lernt, welche Merkmale am hilfreichsten sind, um vorherzusagen, ob ein Schüler seine Ausbildung abbrechen wird. Einmal trainiert, kann sie eine andere Gruppe untersuchen und die Risikogruppen genau erkennen. Indem das maschinelle Lernen dazu beiträgt, knappe öffentliche Mittel genauer zuzuweisen, könnten die Regierungen erhebliche Summen sparen. Stephen Goldsmith, Harvard-Professor und ehemaliger Bürgermeister von Indianapolis, ist der Meinung, dass das maschinelle Lernen fast jeden Bereich der öffentlichen Politik verändern könnte.

Von Vorhersage und Politik
https://www.economist.com/news/finance-and-economics/21705329-governments-have-much-gain-applying-algorithms-public-policy
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