TransPer: Unterschied zwischen den Versionen
He9318 (Diskussion | Beiträge) |
He9318 (Diskussion | Beiträge) |
||
Zeile 10: | Zeile 10: | ||
|Kontaktperson=Michael Färber, Anna Nguyen | |Kontaktperson=Michael Färber, Anna Nguyen | ||
|Finanziert von=BMBF | |Finanziert von=BMBF | ||
− | |Projektstatus= | + | |Projektstatus=abgeschlossen |
|Logo=transper.png | |Logo=transper.png | ||
|Person=Michael Färber, Anna Nguyen, Philipp Sorg | |Person=Michael Färber, Anna Nguyen, Philipp Sorg |
Aktuelle Version vom 24. November 2021, 20:53 Uhr
Transparente Personalisierung im E-Commerce |
|
|
Im Projekt "TransPer: Transparente Personalisierung im E-Commerce" werden Aspekte der Kausalität, Robustheit und Unsicherheit von KI-Anwendungen im industriellen Umfeld betrachtet. Spezifisch fokussiert sich das Projekt darauf, wie Produktempfehlungen im eCommerce-Bereich transparenter gestaltet werden können, um eine bessere Kundenzufriedenheit zu erreichen und die Einhaltung rechtlicher Vorgaben zu gewährleisten. In dem Projekt entwickelt das KIT-Institut AIFB unter der Leitung von Dr. Färber Module, um Produktempfehlungen in Online-Webshops transparent zu machen. Die econda GmbH, die mit ca. 20% aller deutschen Online-Shops zusammenarbeitet, fungiert als Industriepartner.
Das Projekt wird auf YouTube unter https://youtu.be/6w3bUvWPQXM (Kurzversion) und https://youtu.be/QUHQUJ0UBoI (Langversion) vorgestellt.
bis: k.A.
Finanzierung: BMBF
TransPer (Deep Learning, Künstliche Intelligenz)
inproceedings
Anna Nguyen, Franz Krause, Daniel Hagenmayer, Michael Färber
Quantifying Explanations of Neural Networks in E-Commerce Based on LRP
Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD'21), Seiten: 251-267, Springer, Juli, 2021
(Details)
↑ top