{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"indexed":{"date-parts":[[2022,4,3]],"date-time":"2022-04-03T13:09:28Z","timestamp":1648991368793},"reference-count":0,"publisher":"Walter de Gruyter GmbH","issue":"2-3","content-domain":{"domain":[],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":[],"published-print":{"date-parts":[[2019,5,8]]},"abstract":"<jats:title>Zusammenfassung<\/jats:title>\n        <jats:p>Anwendungen von maschinellen Lernverfahren (ML) haben in j\u00fcngster Zeit aufsehenerregende Durchbr\u00fcche bei einer ganzen Reihe von Aufgaben in der maschinellen Sprachverarbeitung (NLP) erzielt. Der Fokus vieler Arbeiten liegt hierbei in der Entwicklung immer besserer Modelle, w\u00e4hrend der Anteil der Aufgaben in praktischen Projekten, der sich nicht mit Modellbildung, sondern mit Themen wie Datenbereitstellung sowie Evaluierung, Wartung und Deployment von Modellen besch\u00e4ftigt, oftmals noch nicht ausreichend Beachtung erf\u00e4hrt. Im Ergebnis fehlen gerade Unternehmen, die nicht die M\u00f6glichkeit haben, eigene Plattformen f\u00fcr den Einsatz von ML und NLP zu entwerfen, oft geeignete Werkzeuge und Best Practices. Es ist zeichnet sich ab, dass in den kommenden Monaten eine gerade diesen praktischen Fragen zugewandte Ingenieurssicht auf ML und ihren Einsatz im Unternehmen an Bedeutung gewinnen wird.<\/jats:p>","DOI":"10.1515\/iwp-2019-2007","type":"journal-article","created":{"date-parts":[[2019,6,13]],"date-time":"2019-06-13T09:08:44Z","timestamp":1560416924000},"page":"134-140","source":"Crossref","is-referenced-by-count":1,"title":["Maschinelles Lernen und NLP: Reif f\u00fcr die industrielle Anwendung!"],"prefix":"10.1515","volume":"70","author":[{"given":"Stefan","family":"Gei\u00dfler","sequence":"first","affiliation":[]}],"member":"374","container-title":["Information - Wissenschaft &amp; Praxis"],"original-title":[],"link":[{"URL":"http:\/\/www.degruyter.com\/view\/j\/iwp.2019.70.issue-2-3\/iwp-2019-2007\/iwp-2019-2007.xml","content-type":"text\/html","content-version":"vor","intended-application":"text-mining"},{"URL":"https:\/\/www.degruyter.com\/document\/doi\/10.1515\/iwp-2019-2007\/pdf","content-type":"unspecified","content-version":"vor","intended-application":"similarity-checking"}],"deposited":{"date-parts":[[2021,4,22]],"date-time":"2021-04-22T01:02:44Z","timestamp":1619053364000},"score":1,"resource":{"primary":{"URL":"https:\/\/www.degruyter.com\/document\/doi\/10.1515\/iwp-2019-2007\/html"}},"subtitle":[],"short-title":[],"issued":{"date-parts":[[2019,5,8]]},"references-count":0,"journal-issue":{"issue":"2-3"},"URL":"https:\/\/doi.org\/10.1515\/iwp-2019-2007","relation":{},"ISSN":["1619-4292","1434-4653"],"issn-type":[{"value":"1619-4292","type":"electronic"},{"value":"1434-4653","type":"print"}],"subject":[],"published":{"date-parts":[[2019,5,8]]}}}