Aus dem Kurs: Data Science – Grundlagen

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Interpretierbarkeit

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Interpretierbarkeit

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Sie haben die Arbeit getan, Sie haben das Projekt geplant. Sie haben Daten gefunden, bereinigt und organisiert. Sie haben ein Modell erstellt und validiert und jetzt möchten Sie das Ganze eintüten und fertig machen. Halt! Vorher müssen Sie noch eine Sache überlegen, nämlich: Wer wird die Entscheidung treffen? Wer nutzt die Ergebnisse und Erkenntnisse aus Ihrer Analyse? Da existieren mehrere Möglichkeiten. Vielleicht entwickeln Sie etwas, das von Algorithmen genutzt werden soll. Zum Beispiel ein Empfehlungssystem, das den Leuten automatisch etwas zeigt, oder ein Baufinanzierungssystem, das den Kredit bearbeitet, während der Antragsteller noch auf der Website ist. In diesen Fällen treffen Maschinen die Entscheidungen und Maschinen verstehen nicht, mit was sie arbeiten. Sie haben Daten und wenn Ihr Algorithmus richtig ist, können sie einfach damit arbeiten. Maschinen und Algorithmen können auch komplexe Modelle erstellen, viel komplexer als es ein Mensch verstehen könnte, und diese…

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