Maschinelles Lernen mit Anwendungen in den Naturwissenschaften

Abstract

Eine der zentralen Triebfedern für die Entwicklung moderner Methoden des maschinellen Lernens ist die Verfügbarkeit
zuvor unvorstellbar großer Datenmengen durch umfassende Digitalisierung und die weltweite Vernetzung über das Internet.
Auf dieser Grundlage konnten zum Beispiel auf den Gebieten der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprachen
und der automatischen Strategiefindung in komplexen Umgebungen bedeutende Durchbrüche erzielt werden, wodurch das
maschinelle Lernen auch unseren Alltag zunehmend mitbestimmt. In dieser Hinsicht zeigen insbesondere die neuesten
Sprachmodelle wie GPT oder Bard zukünftige Möglichkeiten auf, die noch vor kurzem undenkbar erschienen, und illustrieren
damit populär die Bedeutung dieser technologischen Umwälzung.