Konzept#Künstliche Intelligenz#Analytics
Explainable AI
Explainable AI (XAI) umfasst Verfahren zur Darstellung und Bewertung der Entscheidungsgrundlagen von Machine-Learning-Modellen. Es ermöglicht Stakeholdern, Modellverhalten zu verstehen, Vorurteile zu erkennen und regulatorische Anforderungen zu adressieren. XAI ist besonders relevant in sicherheits- oder rechtskritischen Domänen wie Gesundheit, Finanzen und Verwaltung.
Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.
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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
Worum geht es hier?
Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.
Basisdaten
Kontext
Organisationsebenei
Domäne
Organisationsreifei
Fortgeschritten
Auswirkungi
Geschäftlich
Entscheidung
Entscheidungstypi
Architektur
Value Streami
Umsetzung
Einschätzung
Komplexitäti
Hoch
Reifegradi
Aufstrebend
Cognitive Loadi
Hoch
Kontext im Modell
Strukturelle Einordnung
Verortung in der Struktur.
Beziehungen
Verknüpfte Bausteine
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