Prof. Dr.

Wrobel, Stefan

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Leitfaden zur Gestaltung vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz (KI-Prüfkatalog)

2021 , Poretschkin, Maximilian , Schmitz, Anna , Akila, Maram , Adilova, Linara , Becker, Daniel , Cremers, Armin B. , Hecker, Dirk , Houben, Sebastian , Mock, Michael , Rosenzweig, Julia , Sicking, Joachim , Schulz, Elena , Voß, Angelika , Wrobel, Stefan

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Optimistic estimate pruning strategies for fast exhaustive subgroup discovery

2008 , Grosskreutz, Henrik , Rüping, Stefan , Shabaani, N. , Wrobel, Stefan

Subgroup discovery is the task of finding subgroups of a population which exhibit both distributional unusualness and high generality at the same time. Since the corresponding evaluation functions are not monotonic, the standard pruning techniques from monotonic problems such as frequent set discovery cannot be used. In this paper, we show that optimistic estimate pruning, previously considered only in a very simple and heuristic way, can be developed into a sound and highly effective pruning approach for subgroup discovery. We present and prove new optimistic estimates for several commonly used subgroup quality functions, describe a subgroup discovery algorithm with novel exploration strategies based on optimistic estimates, and show that this algorithm significantly outperforms previous algorithms by a wide margin of an order of magnitude or more.

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Zertifizierung von KI-Systemen. Kompass für die Entwicklung und Anwendung vertrauenswürdiger KI-Systeme

2020 , Heesen, Jessica , Müller-Quade, Jörn , Wrobel, Stefan , Poretschkin, Maximilian

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Vertrauenswürdiger Einsatz von Künstlicher Intelligenz

2019 , Cremers, Armin B. , Englander, Alex , Gabriel, Markus , Hecker, Dirk , Mock, Michael , Poretschkin, Maximilian , Rosenzweig, Julia , Rostalski, Frauke , Sicking, Joachim , Volmer, Julia , Voosholz, Jan , Voß, Angelika , Wrobel, Stefan

Die vorliegende Publikation dient als Grundlage für die interdisziplinäre Entwicklung einer Zertifizierung von Künstlicher Intelligenz. Angesichts der rasanten Entwicklung von Künstlicher Intelligenz mit disruptiven und nachhaltigen Folgen für Wirtschaft, Gesellschaft und Alltagsleben verdeutlicht sie, dass sich die hieraus ergebenden Herausforderungen nur im interdisziplinären Dialog von Informatik, Rechtswissenschaften, Philosophie und Ethik bewältigen lassen. Als Ergebnis dieses interdisziplinären Austauschs definiert sie zudem sechs KI-spezifische Handlungsfelder für den vertrauensvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz: Sie umfassen Fairness, Transparenz, Autonomie und Kontrolle, Datenschutz sowie Sicherheit und Verlässlichkeit und adressieren dabei ethische und rechtliche Anforderungen. Letztere werden mit dem Ziel der Operationalisierbarkeit weiter konkretisiert.

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