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Aktives Lernen für Informationsextraktion aus historischen Karten

Es gibt viele praktische Probleme im GIS, die derzeit nicht automatisch gelöst werden können, nicht weil unsere Algorithmen zu langsam sind, sondern weil wir überhaupt keinen zufriedenstellenden Algorithmus haben. Dies kann vorkommen, wenn es um Semantik geht, z. B. beim Extrahieren von Informationen oder beim Entwerfen von Visualisierungen.
Von einem Computer kann derzeit nicht erwartet werden, dass er solche Probleme völlig unbeaufsichtigt löst. Darum betrachten wir den menschlichen Einsatz explizit als Ressource. Ein Algorithmus soll so viel Arbeit wie möglich in hoher Qualität leisten – aber entscheidend ist auch, dass er intelligent genug ist, um zu sehen, wo er Hilfe braucht, was er den Benutzer fragen sollte und wie er dessen Antworten berücksichtigt. Dieses Konzept bezieht sich auf neue Bereiche der Informatik wie aktives Lernen, aber wir legen den Fokus auf das richtige Design und die Analyse von Algorithmen und den daraus resultierenden Dialog zwischen Algorithmus und Mensch, den wir algorithmisch geführte Benutzerinteraktion nennen. Dieser Ansatz soll auf die Informationsextraktion aus historischen Karten angewandt werden.

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:35834
Date24 October 2019
Creatorsvan Dijk, Thomas C.
ContributorsLeibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. (IÖR)
PublisherRhombos-Verlag
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageGerman
Detected LanguageGerman
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation978-3-944101-76-7, urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-336810, qucosa:33681

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