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Interpretierbarkeit von Entscheidungen durch AI-Modelle

Aufgrund der hohen Anzahl von Variablen und der Komplexität moderner Algorithmen für maschinelles Lernen ist es schwierig, die Schlussfolgerungen und Entscheidungen von Modellen für maschinelles Lernen zu interpretieren. AI Superior kann helfen, dieses Problem zu überwinden. Wir können ein Tool bereitstellen, das eine Erklärung entweder für die gesamte Population oder für einen einzelnen Kunden liefert. Wir arbeiten mit einer breiten Palette von Methoden, um nur einige zu nennen: Neuronale Netze, Gradient Boosting, Random Forest.

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