Interpretierbares maschinelles Lernen: Veränderung erklären (C03)

• Fachliche Zuordnung: Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 438445824

Das Projekt C03 konzentriert sich darauf, wie dynamische Eigenschaften eines Explanandums berücksichtigt werden können. Das Ziel ist es, ein Modell zu liefern, das eine Abweichung von Daten erklärt, die ein maschinelles Lernmodell im Laufe der Zeit als Ergebnis von nicht-stationären Verteil-ungen und sich entwickelnden Trainingsdaten erfährt. Das Projekt geht über einen bloßen Transfer etablierter Methodik für interpretierbares ML hinaus und entwickelt eine neue Methodik für erklärbares ML in dem relevanten Bereich des Online-Lernens und untersucht Fragen bezüglich der Häufigkeit von Modelländerungen im Hinblick auf ausreichende Qualität sowie Erklärberechtigung.

• DFG-Verfahren: Transregios
• Teilprojekt zu: TRR 318: Erklärbarkeit konstruieren
• Antragstellende Institution: Universität Paderborn
• Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter: Professorin Dr. Barbara Hammer; Professor Dr. Eyke Hüllermeier