Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, das statistische Methoden und menschliche Annotation zum automatisierten “Lernen” nutzt, wird aktuell in einer Vielzahl von Feldern implementiert, um komplexe Probleme der Erkennung und Identifikation zu lösen. In den Geisteswissenschaften, insbesondere der Geschichtswissenschaft, wird die Technologie im Moment nur passiv genutzt und nicht reflektiert. Das Projekt nutzt und evaluiert machine learning Technologien, um Handschriften zu erkennen, Entitäten zu identifizieren und strukturelle Gruppierungen vorzunehmen. Das Projekt wird aber nicht nur die Durchführbarkeit von Erkennung und Segmentierung von grossen vormodernen Dokumentenkorpora belegen, sondern mögliche menschliche Einflüsse in den Daten sowie methodische und epistemologische Annahmen, die durch die Nutzung von maschinellem Lernen übernommen werden, reflektieren.
