Abstract
Ziel dieser Arbeit ist es, aufzuzeigen, wie eine sinnvolle Verknüpfung von Anomalieerkennung mit Machine Learning und Explainable AI aussehen könnte. Hierfür werden die beiden Bereiche theoretisch aufgearbeitet, eine Kategorisierung von Explainable AI Ansätzen entwickelt und anhand der für diese Arbeit bereitgestellten Daten ein Modell konzipiert, welches je eine Methode aus den beiden Bereichen zum Einsatz bringt und erklärt, wie xAI Methoden Anomalieerkennung unterstützen können.