Der ML2R-Blog verabschiedet sich nun in die Winterpause und wird im neuen Jahr mit interessanten Beiträgen rund um Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen zurück sein. Für alle, die nicht lange warten können, haben wir ein paar Lesetipps für die Feiertage zusammengestellt.
Grundlagen
Informed Machine Learning – Aus Daten und Vorwissen lernen
Informed Machine Learning macht bestehende Wissensquellen nutzbar und integriert sie in maschinelle Lernverfahren. Damit können Modelle basierend auf Daten und Vorwissen trainiert werden. Unternehmen können so langjähriges Fachwissen gewinnbringend einsetzen.
Grundlagen
Optimierung im Maschinellen Lernen
Optimierung ist eine Schlüsselkomponente des Maschinellen Lernens, die erlaubt, Modelle basierend auf Daten zu trainieren. Sie arbeitet meist im Hintergrund, ist jedoch gerade bei hochkomplexen Lernproblemen und schwieriger Datenlage wichtig.
Forschung
BERT: Wie beschreiben Vektoren treffend den Sinngehalt von Wörtern?
BERT ermöglicht es viele Probleme der Interpretation natürlicher Sprache zu lösen. Dieser Beitrag erläutert detailliert die Architektur, die Eigenschaften und Funktionsweise des von Google entwickelten Modells.
Forschung
IQ-Test für KI: Die ARC Challenge
Menschen können vorhandenes Wissen und logisches Denken kombinieren, um neue Probleme zu lösen. Für KI ist das nicht so einfach. Der ARC Benchmark bietet nun eine Testumgebung für solch neuartige KI-Ansätze.
Anwendung
Einsatzszenarien für Künstliche Intelligenz im Krankenhaus
Künstliche Intelligenz ist im medizinischen Kontext nicht wegzudenken. Gerade während einer globalen Pandemie können die Digitalisierung und Verschlankung von Prozessen im Gesundheitswesen dabei unterstützen, wertvolle Ressourcen zu sparen und Überlastungen abzufedern.
Anwendung
Automatisierte Stichwortvergabe für kurze Texte
Um in umfangreichen Textsammlungen eine zielgerichtete Suche zu ermöglichen, ist eine Vergabe von Stichworten üblich. Wir beschreiben Methoden, wie man kurze Texte vollautomatisch mit inhaltsbezogenen Stichworten versehen kann.
