Das verlinkte Beispiel veranschaulicht eine Methode, um die Bevölkerungsdichte in Deutschland als gerenderten Plot darzustellen. Als Grundlage dienten geografische Daten, die über eine REST-API abgerufen wurden. Die Visualisierung selbst wurde in RStudio erstellt, wobei Rayshader zum Rendern der Karte zum Einsatz kam. Dadurch können neben Beleuchtungseffekten auch Glanzeffekte integriert werden, die der Darstellung eine räumliche Tiefe verleihen. Ein wichtiger Hinweis: Die dargestellten Punkte repräsentieren die Bevölkerungsdichte pro Bundesland, nicht die tatsächliche geografische Verteilung der Bevölkerung. Mit minimalem Aufwand lassen sich so ansprechende und aussagekräftige Karten erstellen.
Zur automatischen Erkennung von sexistischen Inhalten im Kommentarbereich einer Nachrichtenwebseite wurden zwei Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens – Support Vector Machine und Random Forest – mithilfe von sexistischen Texten vortrainiert und anschließend auf bisher unbekannte Texte angewendet. Neben der Modelloptimierung durch Parametertuning wurde auch eine Sentimentanalyse als zusätzliches Feature in das Modelltraining integriert, um die Erkennungsgenauigkeit weiter zu verbessern.
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