Erklärbare Künstliche Intelligenz - Steigerung der Nachvollziehbarkeit überwachter maschineller Lernverfahren
Abstract
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gewinnen zunehmend an Bedeutung, sind jedoch aufgrund der Komplexität oft nur eingeschränkt nachvollziehbar. Die erklärbare Künstliche Intelligenz setzt genau hier an. Diese Arbeit leistet einen Beitrag zu erklärbaren überwachten Lernverfahren durch ein Vorgehensmodell mit fünf Erklärungstypen sowie globale und lokale Surrogatmodelle, die sowohl Modelle als auch einzelne Vorhersagen verständlich machen und in Benutzerstudien evaluiert wurden.
Fields of Study & Subjects
Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Software Testing and Debugging Techniques
Ethics and Social Impacts of AI
Publication details
- Journal / source
- Repository KITopen (Karlsruhe Institute of Technology)
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- DE
- Document type
- Thesis