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Ergebnisse für “Explainable AI”
Forschung

<h1>Erklärbares Deep-Learning-IDS erreicht 99 % Genauigkeit</h1> <p>Ein neues Intrusion Detection System (IDS) kombiniert Convolutional Neural Networks (CNN) und Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke, um Netzwerkverkehr präzise zu klassifizieren und gleichzeitig die Entscheidungen des Modells verständlich zu machen. Durch die Integration von Explainable Artificial Intelligence (XAI) wird die Transparenz von Deep‑Learning‑Algorithmen deutlich erhöht.</p> <p>Die Leistung des Systems wurde anhand des etablie
arXiv – cs.AI
Forschung

Erklärbare KI optimiert Qualitätsklassifizierung in der Spritzgussindustrie Maschinelles Lernen ist ein unverzichtbares Werkzeug zur Optimierung industrieller Qualitätskontrollen. In der Praxis bleiben die Modelle jedoch oft schwer verständlich, was ihre Anwendung einschränkt. Zudem verfügen viele Produktionsmaschinen nicht über umfassende Sensorik, sodass die Datenerfassung unvollständig und herausfordernd ist. Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) bietet hier eine Lösung: Durch die Aufschlüsselung d
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Neue Studie liefert Leitfaden für nutzerzentrierte XAI-Entwicklung</p> <p>Mit der zunehmenden Verbreitung von KI im Alltag wächst der Wunsch nach Systemen, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch verständlich sind. Explainable AI (XAI) soll dabei helfen, Entscheidungen und Vorhersagen nachvollziehbar zu machen. Bisher konzentrieren sich die Evaluationsmethoden jedoch zu stark auf technische Aspekte und berücksichtigen die Bedürfnisse der Endnutzer nicht ausreichend.</p> <p>In dieser Arbeit werden 65 N
arXiv – cs.AI