Auditieren Fairness bei Modellupdates: Komplexität & Eigenschaftsbeibehaltung
Mit der zunehmenden Verbreitung von maschinellen Lernmodellen in gesellschaftlichen Infrastrukturen wird das Prüfen auf Bias immer wichtiger. Doch in der Praxis stellen sich neue Herausforderungen, wenn Modellbesitzer ihre Systeme an veränderte Umgebungen anpassen.
