Aus einer Menge von Modellen jenes Modell auszuwählen, welches eine gegebene Aufgabe am besten lösen kann, ist oft ein undurchsichtiger Prozess. Für Zeitreihenvorhersage präsentieren wir ein erklärbares Verfahren für Modellselektion.
Menschen können vorhandenes Wissen und logisches Denken kombinieren, um neue Probleme zu lösen. Für KI ist das nicht so einfach. Der ARC Benchmark bietet nun eine Testumgebung für solch neuartige KI-Ansätze.
Viele Entscheidungen können heutzutage effizient, genau und automatisiert mittels maschineller Lernverfahren getroffen werden. Ebenso wichtig ist allerdings, dass transparent dargestellt und erklärt wird, warum und wie diese Entscheidungen zustande kommen.
