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

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: impactdistillery.com/de/blog/2020-11-explainab… (inklusive der angesprochenen Grafiken)