Search (2 results, page 1 of 1)

0.010177697 = product of:
  0.04071079 = sum of:
    0.04071079 = weight(_text_:und in 3547) [ClassicSimilarity], result of:
      0.04071079 = score(doc=3547,freq=12.0), product of:
        0.1131191 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.051038075 = queryNorm
        0.35989314 = fieldWeight in 3547, product of:
          3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
            12.0 = termFreq=12.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=3547)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Anwendungen von maschinellen Lernverfahren (ML) haben in jüngster Zeit aufsehenerregende Durchbrüche bei einer ganzen Reihe von Aufgaben in der maschinellen Sprachverarbeitung (NLP) erzielt. Der Fokus vieler Arbeiten liegt hierbei in der Entwicklung immer besserer Modelle, während der Anteil der Aufgaben in praktischen Projekten, der sich nicht mit Modellbildung, sondern mit Themen wie Datenbereitstellung sowie Evaluierung, Wartung und Deployment von Modellen beschäftigt, oftmals noch nicht ausreichend Beachtung erfährt. Im Ergebnis fehlen gerade Unternehmen, die nicht die Möglichkeit haben, eigene Plattformen für den Einsatz von ML und NLP zu entwerfen, oft geeignete Werkzeuge und Best Practices. Es ist zeichnet sich ab, dass in den kommenden Monaten eine gerade diesen praktischen Fragen zugewandte Ingenieurssicht auf ML und ihren Einsatz im Unternehmen an Bedeutung gewinnen wird.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 70(2019) H.2/3, S.134-140

0.0077424366 = product of:
  0.030969746 = sum of:
    0.030969746 = weight(_text_:und in 5924) [ClassicSimilarity], result of:
      0.030969746 = score(doc=5924,freq=10.0), product of:
        0.1131191 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.051038075 = queryNorm
        0.27378 = fieldWeight in 5924, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=5924)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Vor rund einem Jahr haben wir an dieser Stelle die aufregende Dynamik auf den Gebieten der Natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und der Künstlichen Intelligenz (KI) beschrieben: Seit einigen Jahren sorgen Fortschritte in den algorithmischen Grundlagen, in der einsetzbaren Rechenleistung sowie in der Verfügbarkeit von großen Datenmengen für immer leistungsfähigere Systeme. NLP-Anwendungen seien damit mehr denn je reif für den praktischen Einsatz, hatten wir argumentiert. Diese Entwicklung verfolgen wir bei Kairntech nicht allein als interessierte Beobachter, sondern sie stellt die Grundlage unserer Arbeit dar, mit der wir NLP- und KI-Ansätze zur Anwendung auf konkreten geschäftskritischen Prozessen entwickeln und einsetzen. Experten gehen auch für die kommenden Jahre von einem anhaltenden Wachstum des weltweiten Marktes für NLP aus: Mit einem durchschnittlichen Wachstum von über 20 Prozent pro Jahr werde der Markt bis 2025 auf geschätzte 6,24 Milliarden US-$ anwachsen. Im Bereich der Forschung ist das Wachstum sogar noch stürmischer: So ist die Zahl der Einreichungen zur ACL-Konferenz, dem vielleicht wichtigsten jährlichen Event in diesem Gebiet, von 2018 bis 2019 um ganze 75 Prozent angestiegen. Im vorliegenden Text wollen wir die Richtung, die wir bei Kairntech mit der Gründung vor einem Jahr eingeschlagen haben, beschreiben sowie von ersten Erfolgen auf diesem Weg berichten.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 71(2020) H.2/3, S.95-106