Bewertung, Erklärbarkeit u. Einführung von Machine Learning Modellen

Datum: 31.10.2023
Ort: Remote
Uhrzeit: 16:30 bis 17:30 Uhr
Kosten: Kostenlos
Trainer: Dr. Oliver Jöbstl und Ing. Gernot Freisinger, BSc, MA
Unsere kostenlose Webinar-Reihe 2023. Dieses Mal Thema des Webinars: „Bewertung, Erklärbarkeit u. Einführung von Machine Learning Modellen“.

Die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von Modellen ist ein wichtiges Kriterium bei der Auswahl von Machine Learning Modellen. Dieses Thema hat in letzter Zeit zurecht u. a. unter dem Stichwort XAI (Explainable AI) stark an Bedeutung gewonnen.

Gute Interpretierbarkeit bedeutet, dass die Entscheidung des Modells für den Menschen leicht zu verstehen ist. Neugier und der Wunsch zu verstehen und zu lernen, ist eine menschliche Eigenschaft. Wenn Menschen ein Modell verstehen, fällt es leichter, Vertrauen aufzubauen und die Lösung später zu akzeptieren. Das ist ein wichtiger Aspekt, wenn Machine Learning Modelle später produktiv gesetzt werden. Das bedeutet der Output des Modells wird den Anwendern gemäß Use Case zur Verfügung gestellt.

In unserem Webinar zeigen wir verschiedene Möglichkeiten zur technischen Realisierung einer Daten-Pipeline und wie ein Modell als Softwarelösung mit entsprechender Bedienoberfläche qualitativ hochwertig entwickelt werden kann.

Veranstaltungsart

Webinar – online

Seminarzeit

16:30 bis 17:30 Uhr

Referenten

Dr. Oliver Jöbstl und Ing. Gernot Freisinger, BSc, MA

Teilnahmegebühr

kostenlos

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