Prof. Dr. Christian Bauckhage, Lead Scientist »Maschinelles Lernen« am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS und Professor für Informatik an der Universität Bonn, Rafet Sifa, Data Scientist am Fraunhofer IAIS, und Dr. Tiansi Dong, Bonn-Aachen International Center for Information Technology (b-it) arbeiteten im Rahmen des »Kompetenzzentrums Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr ML2R« gemeinsam an dem Projekt. Sie stellen in ihrem Paper ein Verfahren vor, das aus einer gegebenen Datenmenge diejenigen charakteristischen Datenpunkte herausfiltert, die für menschliche Nutzer besonders gut zu interpretieren sind (»explainable latent factors«). Sie konnten zeigen, dass sich dieser Ansatz in Form rekurrenter neuronaler Netze implementieren lässt. »Es macht großen Spaß, institutionenübergreifend mit exzellenten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zusammen zu arbeiten und so gemeinsam die Spitzenforschung zu Künstlicher Intelligenz voran zu treiben. Dazu trägt das vom BMBF geförderte Kompetenzzentrum ML2R ganz wesentlich bei«, so Bauckhage.

Die wissenschaftliche Arbeit ist im Springer-Wissenschaftsverlag erschienen.

Die traditionsreiche ICANN gilt als eine der wichtigsten Veranstaltungen im Bereich Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz. Sie wird von der European Neural Network Society ENNS ausgetragen und fand dieses Jahr bereits zum 28. Mal statt.