Interessanter als die Prognose von Fehlern ist es für Unternehmen zu verstehen, warum ein konkreter Fehler aufgetreten ist. Eine KI-basierte Root-Cause-Analyse dient dazu, Hinweise auf Fehlerursachen in großen Datenmengen zu finden.
Aus einer Menge von Modellen jenes Modell auszuwählen, welches eine gegebene Aufgabe am besten lösen kann, ist oft ein undurchsichtiger Prozess. Für Zeitreihenvorhersage präsentieren wir ein erklärbares Verfahren für Modellselektion.
