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Dr. Nijat Mehdiyev

Organisationseinheit Institut für Wirtschaftsinformatik
Kontakt +49 681 85775 3405 (Saarbrücken)

Adresse (Saarbrücken) Gebäude D3 2Stuhlsatzenhausweg 3D-66123 Saarbrücken

Publikationen

Quantifying and explaining machine learning uncertainty in predictive process monitoring: an operations research perspective

Nijat Mehdiyev; Maxim Majlatow; Peter Fettke

In: Annals of Operations Research (AOR), Pages 1-40, Springer, 4/2024.

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Counterfactual Explanations in the Big Picture: An Approach for Process Prediction-Driven Job-Shop Scheduling Optimization

Nijat Mehdiyev; Maxim Majlatow; Peter Fettke

In: Cognitive Computation, Pages 1-27, Springer, 2024.

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Communicating Uncertainty in Machine Learning Explanations: A Visualization Analytics Approach for Predictive Process Monitoring

Nijat Mehdiyev; Maxim Majlatow; Peter Fettke

In: L. Longo (Hrsg.). Second World Conference on Explainable Artificial Intelligence. xAI: World Conference on Explainable Artificial Intelligence (xAI), July 17-19, Valletta, Malta, Pages 420-438, Communications in Compute, Springer, Cham, 2024.

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Profil

  • EINHORN

    Entwicklung von menschenzentrierten Systemen zur dialogorientierten Interaktion mit erklärbaren KI-Methoden für Prozessintelligenz

    Die rasante Entwicklung im Bereich KI, sowohl bei Maschinellem Lernen und sogenannten Large Language Models (LLM), die für die Sprachinteraktion von Bedeutung sind, ermöglichen immer mehr…

    EINHORN

  • EVIDENT

    Erforschung vertrauenswürdiger KI-Ansätze zur Verlängerung der Lebensdauer von Elektrofahrzeug-Akkus im Kontext der Routenoptimierung

    Das Projekt untersucht den Einsatz fortschrittlicher KI zur Verbesserung der Disposition und Routenoptimierung, indem es die Grenzen konventioneller Einzelpunktprognosen durch…

  • ExPro

    KOOPERATIVE EXPLORATIONSUMGEBUNG VON MACHINE-LEARNING-PROGNOSEN AM BEISPIEL DER PRODUKTIONSPLANUNG

    Unter gleichwertiger Betrachtung von XAI-Verfahren und fundierten Methoden der Human-Computer-Interaction (HCI) verfolgt das Projekt ExPro das Ziel, ein ML-Modul zur für den Endnutzer…

  • KOSMOX

    Entwicklung einer neuartigen lokalen kontrafaktischen Erklärungsmethode und -schnittstelle unter Berücksichtigung kognitiver Modelierungsansätze

    Im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) sind Black-Box-Modelle gegenüber konventionellen Verfahren zwar überlegen, liefern allerdings keine Erklärung über das Zustandekommen ihrer Entscheidungen…

  • MES4SME

    MES-Datengetriebene Optimierung der Produktionsplanung bei Kleinen und Mittelständischen Einzelfertigern

    Die dynamische Natur produktionsprozessbezogener Parameter erfordert den Einbezug von Unsicherheiten in die Fertigungsplanung. Bei der Produktionsplanung für Einzelfertiger besteht eine besondere…