KI News: Kurz und klar.

In diesem Beitrag wird Schritt für Schritt gezeigt, wie man eine ETL‑Pipeline aufbaut, um lokale Kriminalitätsdaten zu extrahieren, zu transformieren und in einer Datenbank zu speichern. Anschließend werden die Ergebnisse in Metabase visualisiert, sodass Trends und Muster sofort erkennbar sind.

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Vereinigten Königreich zeigt, wie moderne Deep‑Learning‑Techniken die Analyse von Kriminalitätsdaten revolutionieren können. Durch den Einsatz eines Siamese Autoencoders – einer speziellen neuronalen Netzwerkarchitektur – werden komplexe, hochdimensionale und spärliche Daten in aussagekräftige latente Repräsentationen überführt.