Mit unserer Serie möchten wir komplexe Begriffe aus der Welt der #KünstlichenIntelligenz und #Datenwissenschaften in wenigen Minuten für jede interessierte Person verständlich machen.

Mit dabei: Forscher*innen der
@HHU, u.a. Joana Grah, Philipp Spohr, Sebastian Scharf, Anna Rommerskirchen, Larissa Pomrehn und Camilla Krämer.

#WissKomm #Wissenschaftskommunikation #KI

#MachineLearning ist ein Teilgebiet der #künstlichenIntelligenz, bei dem Computerprogramme lernen, wie man aufgrund bestimmter Eingabedaten Probleme löst. Da die Ergebnisse des Machine Learnings nur so gut sind wie die Eingabedaten, ist es wichtig, dass die Daten, die zur Trainierung verwendet werden, zuverlässig und genau sind.
Wenn schlechte oder ungenaue Daten verwendet werden, um ein Machine Learning-Modell zu trainieren, wird das Ergebnis ebenfalls schlecht und ungenau sein.

Ich wollte einen kurzen Blogeintrag mit fünf Thesen zum Thema "Wie wir in Zukunft wissenschaftliche #Texte #schreiben (könnten)" schreiben. Aber das wird ein halbes Buch! Deshalb hier die Thesen:

1. Systeme der #KünstlichenIntelligenz zum Generieren von Texten werden keine sinnvollen wissenschaftlichen Texte verfassen, uns aber eine riesige Hilfe beim Schreiben und Recherchieren sein.