Gewichtung
Gewichtung

=== Gewichtung von Merkmalen ===
Bei maschinellem Lernen besteht die Aufgabe darin, eine Entscheidungsfunktion zu erlernen, die anhand von Merkmalen eine Antwort berechnet. Viele Modelle wie beispielsweise das Perzeptron erlernen hierbei eine Gewichtung der Eingangsmerkmale, die angeben, wie stark welche Merkmale für die jeweiligen Antworten sprechen (Gewichtete Summe). Bei komplexeren, nichtlinearen Modellen wie neuronalen Netzwerken findet eine Gewichtung der unterschiedlichen Merkmale innerhalb mehrerer aufeinanderfolgender sogenannter „verstecker Schichten“ statt. Die Werte der gelernten Gewichte können nicht mehr ohne Weiteres der Wichtigkeit einzelner Merkmale zugeordnet werden. Mit der Interpretierbarkeit solcher Modelle beschäftigt sich die Explainable Artificial Intelligence