Maschinelles Lernen von validierbaren Klassifikatoren zur autonomen Steuerung sicherheitsrelevanter SystemeMachine Learning of Verifiable Classifiers for Autonomous Control of Safety-related Systems

Abstract

Zusammenfassung Im Bereich sicherheitsrelevanter Anwendungen ist es besonders wichtig sicherzustellen, dass die gelernte Lösung im gesamten Eingaberaum korrekt ist. Es wird eine Methode zum Lernen von Klassifikationsmodellen vorgestellt, die auch bei sicherheitskritischen Steuerungsaufgaben einsetzbar ist. Hierfür wird ein Ensemble von niedrigdimensionalen Teilmodellen erzeugt, bei dem jedes Teilmodell von einem Experten interpretiert und validiert werden kann.