Eine weitere Folge mit Data Scientist Dr. Shirin Elsinghorst, in der es noch einmal um das Thema künstliche Intelligenz geht.

Das Modell ist trainiert, die KI funktioniert – warum sollte mich als Data Scientist nun interessieren, wie ein Algorithmus zu den Ergebnissen kommt, die er mir ausspuckt? Weshalb künstliche Intelligenz in gewissen Anwendungsszenarien erklärbar und keine Black Box sollte, zeigt Dr. Shirin Elsinghorst in diesem Follow-up zur letzten SoftwerkerCast-Folge. Spoiler: Biases sind nicht immer vorteilhaft – und nicht immer sofort ersichtlich.

Kapitel:

(00:00:00) Intro Shirin

(00:01:10) Wozu braucht es Explainable AI?

(00:07:21) Explainable AI & Recruiting

(00:10:33) Performancekriterien

(00:11:29) Explainable AI: Was ist das überhaupt?

(00:19:19) Explainable AI & DSGVO

(00:23:07) Vorteile von Explainable AI in a nutshell