Blick in die Blackbox: Nachvollziehbarkeit von KI-Algorithmen in der Praxis

pdf Blick in die Blackbox: Nachvollziehbarkeit von KI-Algorithmen in der Praxis Beliebt

Von In Paper Markiert in Datenströme, Digitalisierung, Prozesse & Strukturen 2175 Downloads

Download (pdf, 2.63 MB)

2019-11-20_Paper_Blick in die Blackbox.pdf

Blick in die Blackbox: Nachvollziehbarkeit von KI-Algorithmen in der Praxis

Von Suchalgorithmen über Entscheidungsbäume bis hin zu wissensbasierten Systemen: In den letzten sechs Dekaden haben KI-Experten eine Vielzahl an KI-Algorithmen entwickelt. Diese regelbasierte KI ist erklärbar. Der Entscheidungsweg eines klassischen KI-Algorithmus ist transparent. Wir können nachvollziehen, warum sich z. B. ein Entscheidungsbaum für eine bestimmte medizinische Diagnose ausspricht. Deshalb bezeichnet man klassische KI-Algorithmen als White-Box-Verfahren.

Die neuronalen Netze stellen eine der mächtigsten Algorithmenfamilien der KI dar. Sie lernen komplexe Zusammenhänge aus Trainingsdaten, die für den Menschen nicht ohne weiteres nachvollziehbar sind. Deswegen entspricht ihr Verhalten einer sogenannten Black-Box.

In dieser Publikation werden Anwendungsfälle aus der Praxis vorgestellt, in denen der Entscheidungsprozess von neuronalen Netzen nachvollziehbar gemacht wurde.

SCHLÜSSELWÖRTER

Lassen Sie sich für Sie relevante Publikationen anzeigen, und geben Sie über die Suche einen Themenschwerpunkt ein:

Arbeitswelt
Datenströme
Führung & Management
Lean Labor
Lernfabriken
Logistik
Modellfabrik
Produktion
Prozesse & Strukturen
Smart Factory
Wissen & Kompetenz