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Best Paper Award CD-MAKE 2021

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Im Rahmen der International IFIP Cross Domain (CD) Conference for Machine Learning & Knowledge Extraction (MAKE), die vom 17. bis 20. August 2021 virtuell stattfand, haben die Wissenschaftler Dr. Fabrizio Nunnari (DFKI-Forschungsbereich Kognitive Assistenzsysteme), Md Abdul Kadir und Prof. Dr.-Ing. Daniel Sonntag (beide vom DFKI-Forschungsbereich Interaktives Maschinelles Lernen) den Best Paper Award für ihre Publikation "On the overlap between Grad-CAM saliency maps and explainable visual features in skin cancer images" erhalten.

© CD-MAKE 2021

Darin geht es um den Vergleich von anhand von Bilddaten durch Dermatologen identifizierten Auffälligkeiten bei Melanomen mit Auffälligkeiten, die von Convolutional Neural Networks (CNNs) klassifiziert wurden. Bei der Klassifizierung entstehen XAI Features (erklärbare KI), sogenannte Saliency Maps. Diese dienen dazu, zu überprüfen, ob die Meinung des Arztes mit der des Machine-Learning-Systems übereinstimmen oder nicht, und ob die Abweichung visuell erklärbar ist. Unsere Publikation ist die erste, die das an einem speziellen medizinischen Usecase systematisch mit verschiedenen neuronalen Netzen untersucht hat.

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