Abstract
In 21 Beiträgen werden verschiedene Aspekte des maschinellen Lernens behandelt. Erstmals wird der Ansatz der formalen Begriffsanalyse im Kontext des maschinellen Lernen diskutiert um so die Bestimmung von Gemeinsamkeiten und Unterschieden zu ermöglichen. Ein weiterer wichtiger thematischer Schwerpunkt des Workshops besteht aus der Diskussion von Anwendungen von maschinellen Lernverfahren. In acht Beiträgen werden Anwendungen im Bereich der Halbleiterproduktion, des Umweltschutzes, der Modellierung komplexer dynamischer technischer Systeme, der Wissensgewinnung zum Bau wissensbasierter Diagnose- und Planungssysteme und den Kognitionswissenschaften dokumentiert. Die Weiterentwicklung bestehender Techniken des maschinellen Lernens bzw. die Neuentwicklung von Techniken werden u.a. für die Bereiche induktives logisches Programmieren, dem Lernen von Klassifikatoren (z.B. für Zeitreihen) und für fallbasierte Ansätze diskutiert. In seiner Gesamtheit erlaubt der Workshop einen breiten Überblick über die Aktivitäten im Bereich des maschinellen Lernen.
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Fensel, D., Nakhaeizadeh, G. (1993). Maschinelles Lernen: Theoretische Ansätze und Anwendungsaspekte. In: Herzog, O., Christaller, T., Schütt, D. (eds) Grundlagen und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-78545-0_13
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