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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. AI-based Anomaly Detection supported by Explainable AI
 
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2020
Seminar Paper
Title

AI-based Anomaly Detection supported by Explainable AI

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.
Thesis Note
Darmstadt, TU, Studienarbeit, 2020
Author(s)
Wirtz, Marc Christopher
Person Involved
Kohlhammer, Jörn  orcid-logo
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Unbescheiden, Matthias  
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Publishing Place
Darmstadt
Language
English
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Keyword(s)
  • Lead Topic: Smart City

  • Lead Topic: Visual Computing as a Service

  • Research Line: Computer graphics (CG)

  • Research Line: Modeling (MOD)

  • Visual analytics

  • interactive machine learning

  • artificial intelligence (AI)

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