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Interpretable Machine Learning : Verfahren und Anwendungen

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  • uploaded December 14, 2022
  • Maschinelles Lernen findet in vielen Branchen immer mehr Anwendung, auch im Versicherungsumfeld.
  • Unternehmen sehen darin zum Beispiel die Chance, Risiken besser einzuschätzen und Kosten zu senken.
  • Selbst wenn ein ML-Modell Vorhersagen mit hoher Genauigkeit erbringt, kann dem Modell nicht einfach blind vertraut werden.
  • Transparenz über die Modellvorhersage ist im stark regulierten Versicherungsumfeld ebenso wichtig wie Genauigkeit.
  • Das Modell ist mittels einer Loss-Funktion trainiert, die auf einer einzigen Metrik basiert.
  • Ideal wäre ein Modell, das nur kausale Merkmale enthält.

 

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