Dr. Giuseppe Casalicchio

Giuseppe Casalicchio ist akademischer Oberrat am Lehrstuhl für Statistical Learning & Data Science der LMU München. Er forscht primär im Bereich Interpretable Machine Learning und hat entsprechende Forschungsschwerpunkte am Lehrstuhl mitentwickelt sowie mehrere Forschungsprojekte in diesem Umfeld federführend koordiniert. Er engagiert sich zudem in wissenschaftsbasierter Weiterbildung und im Forschungstransfer: Am Munich Center for Machine Learning (MCML) war er als Weiterbildungskoordinator für den Aufbau eines berufsbegleitenden Data-Science-Zertifikatskurses an der LMU verantwortlich und organisiert diesen seither jährlich als Kursleitung. Zudem ist er Geschäftsführer des LMU-Spin-offs Essential Data Science Training GmbH und stärkt so den Transfer von Schlüsseltechnologien wie Data Science und Künstlicher Intelligenz durch praxisorientierte Weiterbildungen in Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft.

Projekt am CAS:

Interpretable Machine Learning umfasst Methoden, die Vorhersagen komplexer Modelle durch Erklärungen besser nachvollziehbar machen, etwa indem sie die Effekte einzelner Merkmale auf die Modellvorhersage sowie mögliche Wechselwirkungen zwischen Merkmalen beschreiben. Solche Erklärungen beruhen auf Schätz- und Approximationsverfahren und hängen unter anderem von den verfügbaren Daten und der Wahl des Modells ab. Das Projekt setzt hier an und entwickelt Ansätze, um diese Erklärungen weiterzuentwickeln, ihre Zuverlässigkeit und Unsicherheit systematisch zu bewerten und verständliche Visualisierungen von Merkmalseffekten und Interaktionen bereitzustellen.