Rose – chatgpz.de – KI-Tools & Praxiswissen https://chatgpz.de Unabhängige Tests, Anleitungen und Hintergründe zu KI-Tools. Wed, 06 May 2026 18:03:08 +0000 de-DE hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.4.2 234900186 Umfragestatistik: Blue Rose Analysis stellt (noch) ein! https://chatgpz.de/data-science/umfragestatistik-blue-rose-analysis-stellt-noch-ein/ https://chatgpz.de/data-science/umfragestatistik-blue-rose-analysis-stellt-noch-ein/#respond Wed, 06 May 2026 18:03:08 +0000 http://chatgpz.de/data-science/umfragestatistik-blue-rose-research-stellt-noch-ein/ [ad_1]

Wie die Leser vielleicht wissen, bin ich Umfragestatistiker bei Blaue Rosenforschung. Wir befragen die Öffentlichkeit, um Wahlen vorherzusagen und politische Botschaften zu testen, die zur Beratung der Demokraten dienen. Auf diesem Weblog haben wir besprochen unsere Retrospektive zur Wahl 2024 und angekündigte Einstellungen (April 2025 Und Oktober 2025). Und jetzt stellen wir wieder ein!

Wir stellen einen ein Maschinelles Lernen – Wissenschaftler (Gehalt: 140.000 – 190.000 US-Greenback). Dies geschieht mit unserem Prognoseteam, das die öffentliche Meinung verfolgt, Wahlergebnisse prognostiziert, Instruments zur Ressourcenzuweisung entwickelt und Umfrageanalysen liefert, auf die sich Kunden bei der Festlegung ihrer Strategie verlassen. Wir haben einen technischen Stack aufgebaut, der modernste statistische, maschinelle Lern- und technische Lösungen ermöglicht.

Alle zusätzlichen Rollen, die wir eröffnen, werden aktualisiert Hier. Wenn Sie möchten, haben Sie die Möglichkeit, sich per E-Mail für Benachrichtigungen zu neuen Rollen anzumelden.

Alle Positionen sind distant, mit der Possibility, persönlich in New York Metropolis zu sein.

Bitte weiterverbreiten und bewerben!

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Umfragestatistik: Blue Rose Analysis stellt wieder ein! https://chatgpz.de/data-science/umfragestatistik-blue-rose-analysis-stellt-wieder-ein/ https://chatgpz.de/data-science/umfragestatistik-blue-rose-analysis-stellt-wieder-ein/#respond Mon, 16 Mar 2026 23:26:49 +0000 http://chatgpz.de/data-science/umfragestatistik-blue-rose-research-stellt-wieder-ein/ [ad_1]

Wie die Leser vielleicht wissen, bin ich Umfragestatistiker bei Blaue Rosenforschung. Wir befragen die Öffentlichkeit, um Wahlen vorherzusagen und politische Botschaften zu testen, die zur Beratung der Demokraten dienen. Auf diesem Weblog haben wir besprochen unsere Retrospektive zur Wahl 2024 und angekündigte Einstellungen (April 2025 Und Oktober 2025). Und jetzt stellen wir wieder ein!

Wir stellen einen ein Datenwissenschaftler – Maschinelles Lernen (Gehalt: 140.000 – 190.000 US-Greenback). Dies geschieht mit unserem Prognoseteam, das die öffentliche Meinung verfolgt, Wahlergebnisse prognostiziert, Instruments zur Ressourcenzuweisung entwickelt und Umfrageanalysen liefert, auf die sich Kunden bei der Festlegung ihrer Strategie verlassen. Wir haben einen technischen Stack aufgebaut, der modernste statistische, maschinelle Lern- und technische Lösungen ermöglicht.

Alle zusätzlichen Rollen, die wir eröffnen, werden aktualisiert Hier. Wenn Sie möchten, haben Sie die Möglichkeit, sich per E-Mail für Benachrichtigungen zu neuen Rollen anzumelden.

Alle Positionen sind distant, mit der Choice, persönlich in New York Metropolis zu sein.

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Umfragestatistik: Blue Rose Analysis stellt ein! https://chatgpz.de/data-science/umfragestatistik-blue-rose-analysis-stellt-ein/ https://chatgpz.de/data-science/umfragestatistik-blue-rose-analysis-stellt-ein/#respond Thu, 30 Oct 2025 16:16:35 +0000 http://chatgpz.de/data-science/umfragestatistik-blue-rose-research-stellt-ein/ [ad_1]

Wie die Leser vielleicht wissen, bin ich Umfragestatistiker bei Blaue Rosenforschung. Wir befragen die Öffentlichkeit, um Wahlen vorherzusagen und politische Botschaften zu testen, die zur Beratung der Demokraten dienen. Wir haben hier schon einige Male Stellenausschreibungen angekündigt (z. B. in April 2025). Wir haben besprochen unsere Retrospektive zur Wahl 2024. Und jetzt stellen wir wieder ein! Auf der Suche nach Experten an der Schnittstelle zwischen KI und statistischer Modellierung.

Wir schätzen die kausalen Auswirkungen politischer Botschaften in der Umfrage anhand vergrößerter Versionen von MRP. Um weitere Einblicke zu erhalten, verbinden wir diese Pipeline mit neuen KI-Instruments zur Generierung und Zusammenfassung. Wir suchen einen Teamkollegen mit umfassenden Kenntnissen sowohl in LLM-Instruments als auch in der statistischen Modellierung, um Instruments zu entwickeln, die unsere Analysen sorgfältig und durchdacht skalieren. Wir wollen einen Teamkollegen, der Annahmen, Ergebnisse und Unsicherheiten klar kommuniziert. Wir sind ein missionsorientiertes Group, das Freundlichkeit und Zusammenarbeit schätzt.

Weitere Einzelheiten finden Sie unter die Stellenausschreibung.

  • Gehalt: 140.000 – 190.000 US-Greenback professional Jahr, je nach Erfahrung.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähige Gesundheits-, Zahn- und Sehversicherung; großzügiger Urlaub; und eine unterstützende, missionsorientierte Kultur.
  • Arbeitsaufbau: Komplett dezentrales Group mit einem Büro in New York und regelmäßigen persönlichen Treffen (NYC und DC). Der Großteil unserer Arbeit findet zur Zeit der Ostküste statt.

Bitte weiterverbreiten und bewerben!

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Blue Rose Analysis wird eingestellt! https://chatgpz.de/data-science/blue-rose-analysis-wird-eingestellt/ https://chatgpz.de/data-science/blue-rose-analysis-wird-eingestellt/#respond Thu, 10 Apr 2025 18:02:42 +0000 https://chatgpz.de/data-science/blue-rose-research-wird-eingestellt/ [ad_1]

Blue Rose Analysis Hat ein paar Rollen, für die wir aktiv einstellen, da wir uns darauf vorbereiten, mehr Demokraten im Jahr 2026 zu wählen und fortschrittliche Ursachen voranzutreiben!

Ein bisschen über unsere Arbeit:

  • Für die US -Wahl 2024 haben wir Engineering and Knowledge Science verwendet, um wichtige progressive Organisationen zu beraten, um Hunderte von Millionen Greenback an die richtigen Anzeigen und Staaten zu lenken.

  • Wir haben im Wahlzyklus von 2024 Tausende von Social -Media -Movies, Anzeigen und Gesprächsthemen getestet und mit Orgs im gesamten Raum zusammengearbeitet, um sicherzustellen, dass die effektivsten Botschaften von der staatlichen Gesetzgebungsstufe bis hin zum Präsidentenrennen eingesetzt wurden und auch über das Downside der Interessenvertretung überspannt wurden.

  • Wir haben auch die öffentliche Meinung nachverfolgt, um die Gesamtstrategie zu informieren und sicherzustellen, dass die Entscheidungsträger ein umfassenderes Verständnis dafür hatten, welche Themen für die Wähler am wichtigsten waren.

  • Und wir haben einen technischen Stapel aufgebaut, der es uns ermöglicht, innovatives maschinelles Lernen, statistische und technische Lösungen weiterzuentwickeln.

Jetzt, da wir bis 2026 schauen, stellen wir die folgenden Positionen ein:

    • Datenwissenschaftler – maschinelles Lernen (Gehalt: $ 130k – $ 170k)
      Unser Message Testing Crew setzt in Python benutzerdefinierte Modelle ein, um den kausalen Behandlungseffekt von Movies und Nachrichten abzuschätzen. Bewerben Sie sich, wenn das Spaß anhört! (Es ist.)

    • Maschinenlerningenieur (Gehalt: $ 130k – $ 170k)
      Unser Engineering-Crew nutzt off-the-Shelf- und benutzerdefinierte, fein abgestimmte LLMs, um unsere traditionellen Modellierungspipelines zu verbessern und neue hochmoderne Anwendungen zu entwickeln. Bewerben Sie sich, wenn das Spaß anhört! (Es ist.)

  • Und unsere Gesamtjobs -Board wird aktualisiert Hier als zusätzliche Rollen öffnen sich

Alle Positionen sind abgelegen, mit optionaler Bürozeit mit dem Crew in New York Metropolis.

Bitte zirkulieren Sie und bewerben Sie sich!

Geben Sie mit Fragen (shira@blueroseresearch.org).

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Die Mathematik hinter dem Risiko – Teil 2 | von Menachem Rose | Juni 2024 https://chatgpz.de/artificial-intelligence/die-mathematik-hinter-dem-risiko-teil-2-von-menachem-rose-juni-2024/ https://chatgpz.de/artificial-intelligence/die-mathematik-hinter-dem-risiko-teil-2-von-menachem-rose-juni-2024/#respond Wed, 03 Jul 2024 12:18:07 +0000 http://chatgpz.de/artificial-intelligence/die-mathematik-hinter-dem-risiko-teil-2-von-menachem-rose-juni-2024/ [ad_1]

Bringt der Angriff tatsächlich einen Vorteil im Spiel um die Welteroberung?

In Teil 1haben wir die relativen Chancen für Angriff und Verteidigung in Risiko, dem Spiel um die Eroberung der Welt, besprochen. Am Ende von Teil 1 kamen wir zu dem Schluss, dass der Angriff eine 47,15-prozentige Likelihood hat, den Kampf für den ersten Soldaten zu gewinnen, und wir fragten uns, wie die berühmten Eroberer unter diesen Bedingungen ihre Heldentaten vollbringen konnten. Die Diskussion über den zweiten Soldaten haben wir uns für Teil 2 aufgehoben.

Foto von Terry Vlisidis An Unsplash

Zur Erinnerung: Bei Risiko würfelt der Angriff mit bis zu 3 Würfeln, während die Verteidigung mit bis zu 2 Würfeln würfelt. Die höchsten Würfelergebnisse werden verglichen und der Verlierer verliert einen Soldaten, bei einem Unentschieden gewinnt die Verteidigung. Als nächstes werden die zweithöchsten Würfelergebnisse verglichen und auch hier verliert der Verlierer einen Soldaten, bei einem Unentschieden gewinnt die Verteidigung.

Nun, hier sind wir. Tauchen wir ein in die Materie.

(Hier jSie finden Code, in dem ich die folgenden Wahrscheinlichkeiten bestätige.)

Natürlich berechnen wir bei den Wahrscheinlichkeiten des Verteidigers lediglich den niedrigsten Wurf, da er nur zwei Würfel hat. Daher sind die Wahrscheinlichkeiten ein Spiegelbild der Wahrscheinlichkeiten, die wir beim höchsten Wurf gesehen haben. Diesmal gibt es 11 Möglichkeiten, die einen zweithöchsten Wurf von 1, 9 für 2, 7 für 3 usw. ergeben. Die Wahrscheinlichkeit kann berechnet werden, indem man sie durch 36 teilt, die Gesamtzahl der möglichen Permutationen für die beiden Würfel der Verteidigung.

Tabelle 1 – Wahrscheinlichkeit des zweithöchsten Verteidigungswurfs (Bild vom Autor)
Diagramm 1 – Wahrscheinlichkeit des zweithöchsten Verteidigungswurfs (Bild vom Autor)

Die Berechnung des zweithöchsten Wurfs der drei Würfel des Angreifers unterscheidet sich erheblich von den Berechnungen in Teil 1. Ich bin ehrlich. Ich hatte damit ein wenig zu kämpfen. Bei den folgenden Berechnungen müssen zwei Dinge beachtet werden.

  1. Wir müssen sowohl berücksichtigen, wie viele Ergebnisse möglich sind Und wie viele Möglichkeiten es gibt, jedes Ergebnis eintreten zu lassen. Ein Ergebnis von (6, 2, 3) ist beispielsweise natürlich ein einzelnes Ergebnis, kann aber auf 6 Arten eintreten, je nachdem, auf welchem ​​Würfel jeder Wert vorkommt. Es kann eines der folgenden Ergebnisse sein: {(2, 3, 6), (2, 6, 3), (3, 2, 6), (3, 6, 2), (6, 2, 3), (6, 3, 2)}. Dieses Ergebnis entspricht daher 1*6 = 6 Permutationen. Ein weiteres Beispiel ist ein Ergebnis mit genau Zwei Einsen sind eigentlich eine Sammlung von 5 Ergebnissen, da der verbleibende Würfel jeden Wert zwischen 2 und 6 annehmen kann. Und Es kann auf drei Arten auftreten: {(1, 1, x), (1, x, 1), (x, 1, 1)}, entsprechend den drei möglichen Positionen des verbleibenden Würfels. Dieses Ergebnis entspricht additionally tatsächlich 5*3 = 15 Permutationen.
  2. Bei Doubles und Triples müssen wir vorsichtig sein. Diese müssen gesondert betrachtet werden, denn es gibt zwar 6 Möglichkeiten, das Ergebnis (1, 2, 3) zu erhalten, aber nur 3 Möglichkeiten, ein (1, 2, 2) zu erhalten und nur 1 Möglichkeit, ein (2, 2, 2) zu erhalten.

Unter Berücksichtigung der oben genannten Überlegungen sind wir bereit, fortzufahren.

Betrachten wir die Wahrscheinlichkeit, eine 1 als zweithöchste Zahl zu würfeln. Das ist relativ unkompliziert. Natürlich ist auch die niedrigste Zahl eine 1. Wir werden jetzt den Fall außer Acht lassen, in dem alle drei Würfel 1 sind. Der höchste Würfel kann dann jeden Wert zwischen 2 und 6 annehmen und auf jedem der drei Würfel erscheinen, da wir nicht angegeben haben, welcher der drei Würfel die höchste Zahl enthält. Das ergibt insgesamt 3*5=15 Permutationen. Wenn wir den Fall einer dreifachen 1 hinzufügen, ergeben sich insgesamt 16 Permutationen. Durch ein symmetrisches Argument können wir berechnen, dass dieselbe Anzahl von Permutationen eine 6 als zweithöchste Zahl ergibt.

Wie wäre es als Nächstes mit einer 2 als zweithöchstem Wurf? Für den Second lassen wir die Möglichkeit mehrerer Zweien außer Acht und nehmen an, dass der höchste Wurf höher als 2 und der niedrigste Wurf niedriger als 2 warfare. Der höchste Wurf kann 4 Werte (3–6) annehmen und der niedrigste muss 1 sein, was insgesamt 4 Ergebnisse ergibt, und diese können bei jeder von 6 Permutationen der Würfelpositionen auftreten (3 Möglichkeiten für die Place des höchsten Wurfs (Würfel 1, Würfel 2 oder Würfel 3) und die beiden verbleibenden Möglichkeiten für die Place des niedrigsten Wurfs), was insgesamt 4*6=24 Permutationen ergibt. Wir werden jetzt doppelte Zweien betrachten, aber keine dreifachen Zweien. Wenn es genau 2 Zweien gibt, kann der verbleibende Würfel einen von 5 Werten (außer 2) annehmen, und dieser verbleibende Würfel könnte jeder der 3 Würfel sein, was weitere 5*3=15 Permutationen ergibt. Wenn wir den letzten Fall der dreifachen 2 hinzufügen, erhalten wir insgesamt 24+15+1 = 40 Permutationen. Eine parallele Argumentation ergibt dasselbe Ergebnis für den zweithöchsten Wurf von 5.

Und zum Schluss: Wie wäre es, wenn wir eine 3 oder eine 4 würfeln? Beginnen wir mit 3. Wenn wir die Möglichkeit mehrerer Dreien außer Acht lassen, kann der höchste Wurf 3 beliebige Werte (4, 5 oder 6) annehmen und der niedrigere Wurf 2 beliebige Werte (1 oder 2), was insgesamt 6 Ergebnisse ergibt. Dies kann wiederum bei jeder der 6 Permutationen von zwei Würfeln auftreten, was insgesamt 6*6 = 36 Permutationen ergibt. Im Fall von genau 2 Dreien könnte der andere Würfel 5 beliebige Werte (alle außer 3) annehmen und bei jedem der drei Würfel auftreten, was weitere 5*3 = 15 Permutationen ergibt. Wenn wir die letzte Möglichkeit von 3 Dreien hinzufügen, ergibt sich insgesamt 36+15+1=52 Permutationen. Eine parallele Berechnung ergibt ebenfalls 52 Permutationen für einen zweithöchsten Wurf von 4. Diese Ergebnisse sind in den folgenden Abbildungen zusammengefasst.

Tabelle 2 – Wahrscheinlichkeit des zweithöchsten Angriffswurfs (Bild vom Autor)
Diagramm 2 – Wahrscheinlichkeit des zweithöchsten Angriffswurfs (Bild vom Autor)

Beachten Sie, dass die Wahrscheinlichkeiten der Angriffsergebnisse genau symmetrisch sind. Um mathematisch genau zu sein, gilt P(x) = P(6-x). Wir werden auf diesen Punkt zurückkommen.

Als nächstes vergleichen wir die Wahrscheinlichkeiten von Angriff und Verteidigung direkt.

Diagramm 3 – Wahrscheinlichkeit der zweithöchsten Würfelzahlen (Bild vom Autor)

Wir sehen, dass der Angriff hier einen deutlichen Vorteil hat. Es ist viel wahrscheinlicher, dass er Werte von 4, 5 oder 6 erreicht, als die Verteidigung.

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Die Mathematik hinter dem Risiko – Teil 1. Hat der Angriff wirklich eine… | von Menachem Rose | Juni 2024 https://chatgpz.de/machine-learning/die-mathematik-hinter-dem-risiko-teil-1-hat-der-angriff-wirklich-eine-von-menachem-rose-juni-2024/ https://chatgpz.de/machine-learning/die-mathematik-hinter-dem-risiko-teil-1-hat-der-angriff-wirklich-eine-von-menachem-rose-juni-2024/#respond Fri, 28 Jun 2024 01:51:27 +0000 https://chatgpz.de/machine-learning/die-mathematik-hinter-dem-risiko-teil-1-hat-der-angriff-wirklich-eine-von-menachem-rose-juni-2024/ [ad_1]

Genug der Verzögerung, kommen wir zur Schlacht.

Wir müssen die beiden Kämpfe getrennt betrachten. In Teil 1 analysieren wir den ersten Kampf, additionally wer den höchsten Wurf erzielt, und die Analyse des zweiten Kampfes, additionally des zweithöchsten Wurfes, überlassen wir Teil 2.

Um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass der Angreifer den höchsten Wurf erzielt, zählen wir zunächst die Permutationen, bei denen der Verteidiger den höchsten Wurf von x erzielt, und berechnen, wie viele dieser Permutationen zu einem klaren Sieg der Verteidigung, einem Unentschieden, das an die Verteidigung geht, oder einem Sieg des Angriffs führen würden.

Da beispielsweise, wie oben berechnet, die Likelihood, dass der höchste Wurf der Verteidigung eine 5 ist, 9/36 beträgt und es insgesamt 6⁵ = 7776 Permutationen gibt, ergeben (9/36) * 7776 = 1944 dieser Permutationen eindeutig einen höchsten Verteidigungswurf von 5. Um zu gewinnen, muss der Angreifer dann einen höchsten Wurf von 6 erzielen, dessen Wahrscheinlichkeit, wie oben berechnet, 91/216 beträgt, sodass (91/216) * 1944 = 819 der 1944 Permutationen, die einen höchsten Verteidigungswurf von 6 ergeben haben, zu einem Sieg für den Angriff führen. Um ein Unentschieden zu erreichen, muss der Angreifer die höchste 5 würfeln, deren Wahrscheinlichkeit 61/216 beträgt, sodass (61/216) * 1944 = 549 dieser Permutationen zu einem Unentschieden führen und der Relaxation (1944–819–549 = 576) zu einem klaren Sieg der Verteidigung.

Wir können ähnliche Berechnungen für alle möglichen Ergebnisse der Verteidigung durchführen. Siehe die folgende Tabelle.

Tabelle 3 – Gewinnpermutationen (Bild vom Autor)

Wir können dann die bedingte² Wahrscheinlichkeit eines Verteidigungssieges, eines Unentschiedens und eines Angriffssieges berechnen, indem wir die Anzahl der Permutationen, die das ausgewählte Ergebnis ergeben (z. B. Angriff gewinnt), durch die Anzahl der breiteren Gruppe von Ergebnissen (z. B. Verteidigung würfelt höchstens eine 5) dividieren.

Tabelle 4 – Bedingte Wahrscheinlichkeit (Bild vom Autor)

Wir können die bedingten Wahrscheinlichkeiten auch visualisieren.

Diagramm 4 – Bedingte Wahrscheinlichkeit (Bild vom Autor)

Diagramm 4 vermittelt den gleichen falschen Eindruck, den die meisten Leute zunächst haben, nämlich dass der Angriff insgesamt einen großen Vorteil hat. Dies liegt jedoch daran, dass es die Wahrscheinlichkeiten der höchsten Verteidigungswürfe selbst ignoriert. Tatsächlich sind höhere Würfe deutlich wahrscheinlicher als niedrigere Würfe, wie aus Tabelle 3 hervorgeht.

Aus diesem Grund sind Gesamtwahrscheinlichkeiten ein effektiveres Maß. Es ist sogar noch einfacher, die Gesamtwahrscheinlichkeit jedes Ergebnisses zu berechnen. Wir teilen einfach jede Permutationszahl durch die Gesamtzahl der möglichen Permutationen, die 7776 beträgt.

Tabelle 5 – Gesamtgewinnwahrscheinlichkeit (Bild vom Autor)

Wir können dann die Gesamtzahl der Permutationen, die zu einem Sieg des Angriffs führen (3667), addieren und durch die Gesamtzahl der möglichen Permutationen (7776) dividieren, um eine Gewinnwahrscheinlichkeit von 47,15 % für den Angriff zu erhalten.

Unten sehen Sie eine Tabelle mit den Gesamtgewinnwahrscheinlichkeiten nach dem höchsten Verteidigungswurf. Der Einfachheit halber zählen wir ein Unentschieden als Teil eines Verteidigungssieges.

Diagramm 5 – Gesamtgewinnwahrscheinlichkeiten nach Verteidigungswurf (Bild vom Autor)

Zum Schluss berechnen wir die gemeinsamen³ Wahrscheinlichkeiten jedes möglichen Höchstwurfs für Verteidigung und Angriff. Da die Höchstwürfe für Angriff und Verteidigung unabhängig sind, können wir die Wahrscheinlichkeiten einfach miteinander multiplizieren, um die gemeinsame Wahrscheinlichkeit zu erhalten. Beachten Sie, dass in den beiden folgenden Grafiken Rot einen Sieg für den Angriff anzeigt, während Blau einen Sieg für die Verteidigung und Hellblau ein Unentschieden anzeigt, das an die Verteidigung geht.

Tabelle 6 – Gemeinsame Wahrscheinlichkeit (Bild vom Autor)

Wir können diese Daten auch visuell darstellen. Bitte beachten Sie die Konfiguration der Achsen im folgenden Diagramm, die so konfiguriert wurden, dass sie maximale Sichtbarkeit gewährleisten.

Diagramm 6 – Gemeinsame Wahrscheinlichkeit (Bild vom Autor)

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