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#24: Explainable AI: Entscheidungen von Black-Box-Modellen verstehen

#24: Explainable AI: Entscheidungen von Black-Box-Modellen verstehen

Data Science Deep Dive vor 3 Jahren
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Explainable Artificial Intelligence (XAI) setzt auf
Black-Box-Modelle aus der Welt der künstlichen Intelligenz auf
und macht sie interpretierbar. Damit verbindet XAI die Vorteile
von KI mit denen der klassischen Statistik. Wie ermöglicht XAI
komplexe Entscheidungsprozesse von Black-Box-Modellen zu
verstehen und ihnen zu vertrauen? Dieser Frage gehen wir in
dieser Folge nach. 

Links:

Impact Distillery: "Explainable AI – Vertrauen ist gut,
Verständnis ist besser" von Prof. Dr. Steffen Wagner:
https://www.impactdistillery.com/de/blog/2020-11-explainable-ai
(inklusive der angesprochenen Grafiken)
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„#24: Explainable AI: Entscheidungen von Black-Box-Modellen verstehen“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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