Der Beitrag mit dem Titel "Corner Cases in Machine Learning Processes" von Florian Heidecker, Maarten Bieshaar und Bernhard Sick erschien in der Zeitschrift AI Perspectives & Advances. Im Bereich der Anwendungen, die auf maschinellem Lernen (ML) basieren, wie z.B. hochautonomes Fahren, ist die Leistung des ML-Modells von größter Bedeutung. Diese Arbeit befasst sich mit der Definition von Eckfällen aus der Sicht eines ML-Modells und geht dabei auf Aspekte ein, die für das Verständnis seltener und potenziell gefährlicher Situationen entscheidend sind. Die Arbeit gibt einen Überblick über die Eigenschaften von Eckfällen und bietet eine umfassende Beschreibung und mathematische Formulierung, wobei der Schwerpunkt auf dem relevanzgewichteten Verlust liegt. Durch die Operationalisierung dieser Merkmale trägt die Studie zu einer erweiterten Taxonomie für ML-Eckfälle bei, die Eingabe-, Modell- und Anwendungsebenen einbezieht, um ein nuanciertes Verständnis der Eckfalleigenschaften zu ermöglichen.

Der Beitrag mit dem Titel "Corner Cases in Machine Learning Processes" von Florian Heidecker, Maarten Bieshaar und Bernhard Sick erschien in der Zeitschrift AI Perspectives & Advances. Im Bereich der Anwendungen, die auf maschinellem Lernen (ML) basieren, wie z.B. hochautonomes Fahren, ist die Leistung des ML-Modells von größter Bedeutung. Diese Arbeit befasst sich mit der Definition von Eckfällen aus der Sicht eines ML-Modells und geht dabei auf Aspekte ein, die für das Verständnis seltener und potenziell gefährlicher Situationen entscheidend sind. Die Arbeit gibt einen Überblick über die Eigenschaften von Eckfällen und bietet eine umfassende Beschreibung und mathematische Formulierung, wobei der Schwerpunkt auf dem relevanzgewichteten Verlust liegt. Durch die Operationalisierung dieser Merkmale trägt die Studie zu einer erweiterten Taxonomie für ML-Eckfälle bei, die Eingabe-, Modell- und Anwendungsebenen einbezieht, um ein nuanciertes Verständnis der Eckfalleigenschaften zu ermöglichen.