Publica

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Maschinelle Lernverfahren erklärbar machen

Einblicke in die Blackbox

Volltext urn:nbn:de:0011-n-6221229 (1.6 MByte PDF)

MD5 Fingerprint: e41ab8c53805fa20e2d158468be9703a

Erstellt am: 4.2.2021

	Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung -IPA-, Stuttgart: Fraunhofer IPA Interaktiv. Ausgabe 2020/2 Stuttgart: Fraunhofer IPA, 2020 S.10-15

	Deutsch
	Zeitschriftenaufsatz, Elektronische Publikation
	Fraunhofer IPA ()
	Explainable Artificial Intelligence (XAI); Künstliche Intelligenz; maschinelles Lernen

Abstract
Künstliche Intelligenz kommt immer häufiger auch in sicherheitskritischen Anwendungen zum Einsatz. Deshalb ist das Wissen darüber, wie sie zu ihren Entscheidungen kommt, essenziell. Forschung und Industrie haben das erkannt und arbeiten daran, dass die Blackbox-Algorithmen von heute künftig neben dem Ergebnis auch einen nachvollziehbaren Lösungsweg liefern.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-622122.html