Instabilitäten von A.I.-Modellen bei großen Datenmengen – und was nun?

Instabilitäten von A.I.-Modellen bei großen Datenmengen – und was nun?

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Dies ist eine Zusammenfassung des Papers „Analyzing Hypersensitive AI: Instability in Corporate-Scale Maching Learning“, das auf dem Workshop „Explainable Artificial Intelligence (XAI)“ in Stockholm am 13. Juli 2018 präsentiert wurde []https://arxiv.org/….

Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht, was dazu führte, dass immer mehr Entscheidungen in Unternehmen entweder direkt von A.I.-Modellen getroffen werden, oder zumindest bei der Findung von Entscheidungen eine wichtige Rolle spielen. Umso wichtiger ist es, dass diese Entscheidungen transparent und nachvollziehbar sind. In einigen Bereichen, wie der Medizin, ist es sogar vorgeschrieben, dass A.I.-Diagnosen von Menschen verifiziert werden können und keine „Black Box“ darstellen. Weiterhin ist es aber auch wichtig, dass Modelle bei minimalen Änderungen relativ stabile Entscheidungen liefern. Der Sachverhalt soll mit einem Beispiel aus dem Bereiche eCommerce deutlich gemacht werden.

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