Interpretierbare Maschinelles Lernen

Erklärbares maschinelles Lernen strebt danach, die Entscheidungsprozesse von maschinellem Lernen transparent zu machen, um eine Überwachung und ein Verständnis zu erleichtern. Sein Kernziel ist es, die Interpretierbarkeit der Modellvorhersagen durch Methoden zu verbessern, die sicherstellen, dass die Entscheidungsmechanismen klar und sichtbar sind. Dies erhöht die Glaubwürdigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle in praktischen Anwendungen.