Nachvollziehbares Maschinelles Lernen / Interpretable Machine Learning

Seit dem „Big Bang“ von Ansätzen des Deep Learning wird das Thema Machinelles Lernen in immer mehr Anwendungsbereichen aktuell. Vor allem in sicherheitskritischen Bereichen wird zunehmen erkannt, dass nicht nur hohe Genauigkeit, sondern auch Transparenz und Nachvollziehbarkeit sowie letztlich auch Vertrauenswürdigkeit und Haftungssicherheit von maschinell gelernten Klassifikatoren relevant sind. Im Vortrag werden verschiedene Zugänge zum Thema „Explainable AI“ vorgestellt und diskutiert.
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