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Abbildung kognitiver Fähigkeiten mit Metamodellen

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dc.contributor.authorHirt, Robin
dc.contributor.authorKühl, Niklas
dc.contributor.editorEibl, Maximilian
dc.contributor.editorGaedke, Martin
dc.date.accessioned2017-08-28T23:47:53Z
dc.date.available2017-08-28T23:47:53Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractDie Abbildung kognitiver Fähigkeiten in der Informatik erfreut sich im Rahmen von Forschungsbestrebungen in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Mensch-Maschine-Interaktion gesteigerter Popularität. In diesem Beitrag zeigen wir die Möglichkeiten von Metamodellen auf, um kognitive Fähigkeiten mit maschinellem Lernen nachzubilden. Dafür präsentieren wir drei unterschiedliche Klassifizierungsmodelle, die jeweils verschiedene Perspektiven – analog zu menschlichen Sinnen – mit einbeziehen und zeigen, wie sich die Klassifizierung durch eine kognitive Aggregation mit Metamodellen dieser Perspektiven von 70% (reine Textklassifizierung) auf über 80% (Metaklassifizierung) nach F1-Metrik verbessert. Metamodelle können daher eine gute Grundlage für das Abbilden kognitiver Fähigkeiten sein und in Zukunft eine vielversprechende Erweiterung von einschichtigen maschinellen Lernverfahren darstellen.de
dc.identifier.doi10.18420/in2017_231
dc.identifier.isbn978-3-88579-669-5
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofINFORMATIK 2017
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-275
dc.subjectKognition
dc.subjectMeta-Lernen
dc.subjectMaschinelles Lernen
dc.subjectKünstliche Intelligenz
dc.titleAbbildung kognitiver Fähigkeiten mit Metamodellende
gi.citation.endPage2307
gi.citation.startPage2301
gi.conference.date25.-29. September 2017
gi.conference.locationChemnitz
gi.conference.sessiontitleCSCOG – Computer Science & Cognition

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