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Erklärbarkeit von Machine-Learning-Modellen

Blick in die Blackbox
iX Special 2/2018, S. 24

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Der Artikel ist ab 03.06.2019 für Sie verfügbar.

Beim Machine Learning (ML) nutzen Data Scientists Algorithmen und historische Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Das Gelernte können sie wiederum als Modell auf neue Daten anwenden, um beispielsweise Vorhersagen zu treffen. Sie arbeiten dabei mit der Grundannahme, dass sie Daten aus vergangenen Vorgängen nutzen können, um für die Zukunft zu extrapolieren. Der Computer lernt somit durch Erfahrungen die mathematische Darstellung von Daten, indem er sich viele Beispiele anschaut und optimiert.

Verfügbar ab: 03.06.2019
Autor: Shirin Glander
Redakteur: Rainald Menge-Sonnentag
Länge des Artikels: ca. 7 redaktionelle Seiten
Dateigröße: 1.05 MB
Format: PDF
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