Masjienleer

Maatskappy Leer is van alle tye. Dit is moeilik om voor te stel, maar voordat rekenaars op die mark was, was daar mense wat rekenwerk gedoen het, en daar was 'n beroep genaamd 'rekenaar'. Die afgelope jare sien ons veral vooruitgang op die gebied van taalbegrip, maar rekenaars kan ook steeds verbeter omgaan met beeldmateriaal en klank.

Taalmodelle: 'n rekenaar leer lees

In baie studies kom ons tot insigte gebaseer op statistieke. Soms is die nodige syfers nie beskikbaar in 'n gestruktureerde vorm nie, maar in ongestruktureerde teks. So kan ons op grond van werksgeleenthede syfers versamel oor die vaardighede wat op die arbeidsmark benodig word. Met teksklassifikasie kan dit geoutomatiseer word en kan 'n rekenaar outomaties 'n 'etiket' toeken aan 'n stuk teks. Die algoritmes wat ons ontwikkel het, is betroubaar en weerstaan (byvoorbeeld) spelvoute.

In die voorbeeld hieronder wys ons hoe maklik dit is om 'n rekenaar te leer om die onderskeid te maak tussen Nederlandse seun-en meisienames. Ons maak gebruik van die sagteware en modelle vir masjienleer wat deur Dialogic self ontwikkel is.

Met teksklassifikasie kan groot hoeveelhede teks geanaliseer word. 'n Voorbeeld hiervan is die analisering van groot hoeveelhede literatuur oor die mate waarin artikels van 'n universiteit betrekking het op volhoubare ontwikkelingsdoelwitte (SDG's). Die onderstaande beelde toon die resultate hiervan vir 'n Nederlandse universiteit.