Systematische Übersicht über praktische Anwendungen maschineller Lernverfahren: Vorhersage, Klassifikation, Mustererkennung, Optimierung, generative Modellierung und typische Grenzen produktiver Systeme.
Die Entwicklung des Natural Language Processing von regelbasierten Systemen der 1950er über statistische Methoden bis zu modernen Deep-Learning-Ansätzen. Jede Epoche löste spezifische Probleme ihrer Vorgänger und schuf neue Herausforderungen.
Eine Übersicht über die drei Hauptkategorien des maschinellen Lernens: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen.
Natural Language Processing umfasst Verfahren zur automatischen Verarbeitung menschlicher Sprache. Dieser Einführungsartikel erklärt die Grundlagen, wichtigsten Begriffe und Anwendungsgebiete.
Eine kurze Einführung in den Begriff des maschinellen Lernens, eine Abgrenzung zu verwandten Disziplinen und die Unterschiede solcher Verfahren zur herkömmlichen Erstellung von Computerprogrammen.