Maschinelles Lernen

Machine Learning ist ein zeitloses Konzept. Es ist schwer vorstellbar, aber bevor Rechenmaschinen auf den Markt kamen, wurden Berechnungen von Menschen durchgeführt, und es gab eine Funktion namens 'Rechner'. In den letzten Jahren liegt der Fokus vor allem auf dem Bereich des Sprachverständnisses, aber Computer können auch immer besser mit Bildern und Tönen umgehen.

Sprachmodelle: Einem Computer das Lesen beibringen

In vielen Studien gewinnen wir Erkenntnisse auf Basis von Statistiken. Manchmal sind die benötigten Zahlen nicht in strukturierter Form verfügbar, sondern in unstrukturierten Texten. Auf der Grundlage von Stellenausschreibungen können wir Daten zu den geforderten Fähigkeiten auf dem Arbeitsmarkt sammeln. Mit Textklassifizierung kann dies automatisiert werden, und ein Computer kann automatisch einem Textstück ein 'Label' zuweisen. Die von uns entwickelten Algorithmen sind zuverlässig und resistent gegen (zum Beispiel) Rechtschreibfehler.

In folgendem Beispiel zeigen wir, wie einfach es ist, einem Computer beizubringen, den Unterschied zwischen niederländischen Jungennamen und Mädchennamen zu erkennen. Wir verwenden die von Dialogic selbst entwickelte Software und Modelle für maschinelles Lernen.

Mit Textklassifizierung können große Textmengen analysiert werden. Ein Beispiel ist die Analyse großer Mengen Literatur darauf, inwieweit Artikel einer Universität Nachhaltigkeitsziele (SDGs) berühren. Die nachfolgenden Abbildungen zeigen die Ergebnisse für eine niederländische Universität.