Probabilistische Methoden und Problembeschreibungen sind aktueller Bestandteil der Forschung im Bereich Astroinformatik. Diese erlauben es, die Unsicherheiten mit denen Ergebnisse behaftet sind, besser zu beschreiben und zu quantifizieren. Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen sind durch entsprechende Erweiterungen oder Neuformulierungen in der Lage, Aussagen mit Wahrscheinlichkeiten zu versehen und somit eine bessere Analyse durchzuführen. Der Vortrag stellt exemplarisch einige dieser Methodiken sowie entsprechende Evaluierungswerkzeuge vor und zeigt wie sich diese Methodiken auch auf andere Bereiche anwenden lassen.
Meik Bittkowski: Neue Projekte im SMC Lab
Das SMC Lab ist das Datenlabor des Science Media Center und hat zum Ziel, Software und Services für die Redaktion des SMC und die journalistische Community zu entwickeln, um diese u.a. dabei zu unterstützen, neue Experten zu identifizieren, fremde Themengebieten zu kartographieren oder frühzeitig Trends in der Wissenschaft zu erkennen. Dabei kommen auch Algorithmen aus der künstlichen Intelligenz zum Einsatz, insbesondere maschinelle Lernverfahren und statistische Methoden zur Verarbeitung von natürlicher Sprache.
Der Vortrag wird eine Übersicht über die aktuellen Entwicklungen im SMC Lab geben und beispielhaft vor Augen führen, mit welchen Schwierigkeiten man umgehen muss, wenn man Verfahren aus der akademischen Forschung anwenden möchte – selbst dann, wenn man sich dank guter offener Software-Bibliotheken um die eigentliche Implementierung nicht mehr kümmern muss.
Michael Strube: The Dark Side of NLP – Computerlinguistik zwischen gesellschaftlichem Nutzen und Schaden