Transparenz von Machine Learning Modellen wird ein immer wichtigeres Thema, denn gerade „Black-Box-Modelle“ erfreuen sich großer Beliebtheit ob ihrer guten Vorhersagegüte. Black-Box-Modelle sind, wie der Name es schon sagt, Modelle, die einem Algorithmus folgen, dessen Entscheidungen allerdings nicht direkt nachvollziehbar sind. Damit die Vorhersagen aber möglichst transparent sind, also z.B. einzelne Gruppen nicht ungleich behandelt werden, oder der Einfluss einzelner Variablen auf das Ergebnis gemessen werden soll, ist es wichtig, diese Modelle und vor allem die Entscheidungen der Modelle auch als Mensch nachvollziehen zu können.
WeiterlesenAutor: Christian Url
Christian ist seit einem halben Jahr bei den Young Guns in Wien aktiv. Er hat soeben sein Statistikstudium abgeschlossen und arbeitet bei mayato, einem BI-Consultingunternehmen. Ein großes Interesse liegt in der Tranzparenz von Machine Learning Modellen und damit befasst sich auch seine Masterarbeit.