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Mi, 23. Juni 2004, 22:52

Software::Kommunikation

Vorschläge für Lernfunktionen in Firefox gesucht

Ein Forscher der Stanford-Univerität will maschinelles Lernen in Mozilla Firefox integrieren und bittet um Vorschläge, welche Features damit realisiert werden könnten.

Blake Ross erklärt unter dem Titel »Innoviere. Mache Firefox 2.0 cool«, daß er diesen Sommer mit Prof. Andrew Ng forschen will, um maschinelles Lernen in Mozilla Firefox zu integrieren. Professor Ng war bereits früher an einem ähnlichen Projekt beteiligt, einer lernenden automatischen Vervollständigung des URL-Balkens.

Der Forscher sucht daher Vorschläge für Features, die unter Verwendung von Lernen das Browsen angenehmer oder effektiver machen. Ein solches Feature müßte das bisherige Verhalten des Benutzers berücksichtigen, um daraus eine hilfreiche Aktion abzuleiten. Ein Beispiel wäre der Bayes-Spamfilter in Thunderbird.

Die besten drei bis fünf Ideen sollen mit gmail-Accounts belohnt werden, und der, der Ross am besten gefällt, soll realisiert werden, da wahrscheinlich nur ein Vorschlag zum Zug kommen kann. Dabei brauchen sich die Vorschläge nicht auf Firefox zu beschränken, sondern können auch die Umgebung mit einbeziehen. Die Ideen können sich auch auf Thunderbird beziehen. Falls die Implementierung gut funktioniert, wird sie für die Integration in eine zukünftige Firefox-Version vorgelegt.

Vorschläge sollten als Kommentar zu dem Artikel auf mozillazine.org abgegeben werden. Dort finden sich bereits eine Menge mehr oder weniger sinnvolle Vorschläge, die allerdings nicht alle mit maschinellem Lernen in Zusammenhang stehen.

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