André Artelt

aartelt@techfak.uni-bielefeld.de
ORCID logo https://orcid.org/0000-0002-2426-3126

PEVZ-ID
170245986

41 Publikationen

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  • [41]
    2024 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2993831
    Szczuka, J.M., Horstmann, A.C., Szymczyk, N., Strathmann, C., Artelt, A., Mavrina, L. & Krämer, N. (2024). Let Me Explain What I Did or What I Would Have Done: An Empirical Study on the Effects of Explanations and Person-Likeness on Trust in and Understanding of Algorithms. In Association for Computing Machinery (Hrsg.), NordiCHI '24: Proceedings of the 13th Nordic Conference on Human-Computer Interaction. Gehalten auf der NordCHI '24: Nordic Conference on Human-Computer Interaction, New York, USA. doi:10.1145/3679318.368535.
    PUB | DOI | Download (ext.) | WoS
     
  • [40]
    2024 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2993739
    Vaquet, V., Hinder, F., Artelt, A., Ashraf, I., Strotherm, J., Vaquet, J., Brinkrolf, J. & Hammer, B. (2024). Challenges, Methods, Data–A Survey of Machine Learning in Water Distribution Networks (Lecture Notes in Computer Science). In M. Wand, K. Malinovská, J. Schmidhuber & I.V. Tetko (Hrsg.), Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2024. 33rd International Conference on Artificial Neural Networks, Lugano, Switzerland, September 17–20, 2024, Proceedings, Part IX (S. 155-170). Cham: Springer Nature Switzerland. doi:10.1007/978-3-031-72356-8_11.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [39]
    2024 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2994227
    Artelt, A., Kyriakou, M.S., Vrachimis, S.G., Eliades, D.G., Hammer, B. & Polycarpou, M.M. (2024). EPyT-Flow: A Toolkit for Generating Water DistributionNetwork Data. Journal of Open Source Software, 9(103): 7104. The Open Journal. doi:10.21105/joss.07104.
    PUB | DOI
     
  • [38]
    2024 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2990768
    Artelt, A. & Gregoriades, A. (2024). Supporting organizational decisions on How to improve customer repurchase using multi-instance counterfactual explanations. Decision Support Systems, 182: 114249. Elsevier. doi:10.1016/j.dss.2024.114249.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [37]
    2024 | Bielefelder E-Dissertation | PUB-ID: 2985769 OA
    Artelt, A. (2024). Contrasting Explanations in Machine Learning. Efficiency, Robustness & Applications. Bielefeld: Universität Bielefeld. doi:10.4119/unibi/2985769.
    PUB | PDF | DOI
     
  • [36]
    2023 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2984049
    Ashraf, M.I., Hermes, L., Artelt, A. & Hammer, B. (2023). Spatial Graph Convolution Neural Networks for Water Distribution Systems (Lecture Notes in Computer Science). In B. Crémilleux, S. Hess & S. Nijssen (Hrsg.), Advances in Intelligent Data Analysis XXI. 21st International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2023, Louvain-la-Neuve, Belgium, April 12–14, 2023, Proceedings (S. 29-41). Cham: Springer Nature Switzerland. doi:10.1007/978-3-031-30047-9_3.
    PUB | DOI
     
  • [35]
    2023 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2983795
    Kuhl, U., Artelt, A. & Hammer, B. (2023). For Better or Worse: The Impact of Counterfactual Explanations’ Directionality on User Behavior in xAI (Communications in Computer and Information Science). In L. Longo (Hrsg.), Explainable Artificial Intelligence. First World Conference, xAI 2023, Lisbon, Portugal, July 26–28, 2023, Proceedings, Part III (S. 280-300). Cham: Springer Nature Switzerland. doi:10.1007/978-3-031-44070-0_14.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [34]
    2023 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2979026
    Jakob, J., Artelt, A., Hasenjäger, M. & Hammer, B. (2023). Interpretable SAM-kNN Regressor for Incremental Learning on High-Dimensional Data Streams. Applied Artificial Intelligence, 37(1): 2198846. Taylor & Francis . doi:10.1080/08839514.2023.2198846.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [33]
    2023 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2969734 OA
    Kuhl, U., Artelt, A. & Hammer, B. (2023). Let's go to the Alien Zoo: Introducing an experimental framework to study usability of counterfactual explanations for machine learning. Frontiers in Computer Science, 5: 1087929. Frontiers Media. doi:10.3389/fcomp.2023.1087929.
    PUB | PDF | DOI | Download (ext.) | WoS | arXiv
     
  • [32]
    2023 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2969383
    Artelt, A., Schulz, A. & Hammer, B. (2023). "Why Here and not There?": Diverse Contrasting Explanations of Dimensionality Reduction. Proceedings of the 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (S. 27-38). Gehalten auf der 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, Setúbal, Portugal: SCITEPRESS - Science and Technology Publications. doi:10.5220/0011618300003411.
    PUB | DOI | arXiv
     
  • [31]
    2023 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2985571
    Artelt, A., Malialis, K., Panayiotou, C.G., Polycarpou, M.M. & Hammer, B. (2023). Unsupervised Unlearning of Concept Drift with Autoencoders. 2023 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) (S. 703-710). Gehalten auf der 2023 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), IEEE. doi:10.1109/SSCI52147.2023.10372001.
    PUB | DOI
     
  • [30]
    2023 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2983728
    Artelt, A., Visser, R. & Hammer, B. (2023). "I do not know! but why?"- Local model-agnostic example-based explanations of reject. Neurocomputing, 558: 126722. Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2023.126722.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [29]
    2023 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2983406
    Stahlhofen, P., Artelt, A., Hermes, L. & Hammer, B. (2023). Adversarial Attacks on Leakage Detectors in Water Distribution Networks (Lecture Notes in Computer Science). In I. Rojas, G. Joya & A. Catala (Hrsg.), Advances in Computational Intelligence. 17th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2023, Ponta Delgada, Portugal, June 19–21, 2023, Proceedings, Part II (S. 451-463). Cham: Springer Nature Switzerland. doi:10.1007/978-3-031-43078-7_37.
    PUB | DOI | Preprint
     
  • [28]
    2022 | Zeitschriftenaufsatz | E-Veröff. vor dem Druck | PUB-ID: 2962746 OA
    Artelt, A., Hinder, F., Vaquet, V., Feldhans, R. & Hammer, B. (2022). Contrasting Explanations for Understanding and Regularizing Model Adaptations. Neural Processing Letters, 55, 5273–5297. Springer . doi:10.1007/s11063-022-10826-5.
    PUB | PDF | DOI | Download (ext.) | WoS
     
  • [27]
    2022 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2969736
    Kuhl, U., Artelt, A. & Hammer, B. (2022). Keep Your Friends Close and Your Counterfactuals Closer: Improved Learning From Closest Rather Than Plausible Counterfactual Explanations in an Abstract Setting. 2022 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (S. 2125-2137). Gehalten auf der FAccT '22: 2022 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, New York, NY, USA: ACM. doi:10.1145/3531146.3534630.
    PUB | DOI | Download (ext.)
     
  • [26]
    2022 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2969461
    Artelt, A. & Hammer, B. (2022). “Even if …” – Diverse Semifactual Explanations of Reject. In H. Ishibuchi (Hrsg.), 2022 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) (S. 854-859). Gehalten auf der 2022 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/SSCI51031.2022.10022139.
    PUB | DOI
     
  • [25]
    2022 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2967296
    Velioglu, R., Göpfert, J.P., Artelt, A. & Hammer, B. (2022). Explainable Artificial Intelligence for Improved Modeling of Processes (Lecture Notes in Computer Science). In H. Yin, D. Camacho & P. Tino (Hrsg.), Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2022. 23rd International Conference, IDEAL 2022, Manchester, UK, November 24–26, 2022, Proceedings (S. 313-325). Gehalten auf der 23rd International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL 2022), Cham: Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-031-21753-1_31.
    PUB | DOI
     
  • [24]
    2022 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2969459
    Jakob, J., Artelt, A., Hasenjäger, M. & Hammer, B. (2022). SAM-kNN Regressor for Online Learning in Water Distribution Networks (Lecture Notes in Computer Science). In E. Pimenidis, P. Angelov, C. Jayne, A. Papaleonidas & M. Aydin (Hrsg.), Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2022. 31st International Conference on Artificial Neural Networks, Bristol, UK, September 6–9, 2022, Proceedings, Part III (S. 752-762). Cham: Springer Nature . doi:10.1007/978-3-031-15934-3_62.
    PUB | DOI
     
  • [23]
    2022 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2969460
    Artelt, A., Brinkrolf, J., Visser, R. & Hammer, B. (2022). Explaining Reject Options of Learning Vector Quantization Classifiers. Proceedings of the 14th International Joint Conference on Computational Intelligence (S. 249-261). Gehalten auf der 14th International Conference on Neural Computation Theory and Applications, SCITEPRESS - Science and Technology Publications. doi:10.5220/0011389600003332.
    PUB | DOI
     
  • [22]
    2022 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2966088
    Hinder, F., Vaquet, V., Brinkrolf, J., Artelt, A. & Hammer, B. (2022). Localization of Concept Drift: Identifying the Drifting Datapoints. 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (S. 1-9). Gehalten auf der 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), IEEE. doi:10.1109/IJCNN55064.2022.9892374.
    PUB | DOI | Download (ext.)
     
  • [21]
    2022 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 2965286
    Artelt, A., Geminn, C., Hammer, B., Manzeschke, A., Mavrina, L. & Weber, C. (2022). Faire Algorithmen und die Fairness von Erklärungen: Informatische, rechtliche und ethische Perspektiven. DuEPublico: Duisburg-Essen Publications online, University of Duisburg-Essen, Germany. doi:10.17185/DUEPUBLICO/76311.
    PUB | DOI | Download (ext.)
     
  • [20]
    2022 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2962650 OA
    Vaquet, V., Artelt, A., Brinkrolf, J. & Hammer, B. (2022). Taking care of our drinking water: Dealing with Sensor Faults in Water Distribution Networks. Gehalten auf der 31st International Conference on Artificial Neural Networks.
    PUB | PDF
     
  • [19]
    2022 | Kurzbeitrag Konferenz / Poster | PUB-ID: 2962861
    Hinder, F., Vaquet, V., Brinkrolf, J., Artelt, A. & Hammer, B. (2022). Localization of Concept Drift: Identifying the Drifting Datapoints.
    PUB
     
  • [18]
    2022 | Preprint | PUB-ID: 2962919 OA
    Artelt, A., Vrachimis, S., Eliades, D., Polycarpou, M. & Hammer, B. (2022). One Explanation to Rule them All — Ensemble Consistent Explanations. ArXiv:2205.08974 .
    PUB | PDF | Download (ext.) | arXiv
     
  • [17]
    2021 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2957340
    Artelt, A. & Hammer, B. (2021). Efficient computation of counterfactual explanations and counterfactual metrics of prototype-based classifiers. Neurocomputing, 470(VSI: ESANN 2020), 304-317. Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2021.04.129.
    PUB | DOI | Download (ext.) | WoS
     
  • [16]
    2021 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2957373
    Artelt, A., Hinder, F., Vaquet, V., Feldhans, R. & Hammer, B. (2021). Contrastive Explanations for Explaining Model Adaptations (Lecture Notes in Computer Science). In I. Rojas, G. Joya & A. Catala (Hrsg.), Advances in Computational Intelligence. 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Virtual Event, June 16–18, 2021, Proceedings, Part I (S. 101-112). Gehalten auf der 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Cham: Springer . doi:10.1007/978-3-030-85030-2_9.
    PUB | DOI
     
  • [15]
    2021 | Preprint | PUB-ID: 2959899
    Artelt, A. & Hammer, B. (2021). Convex optimization for actionable & plausible counterfactual explanations. arXiv: 2105.07630v1.
    PUB | Download (ext.) | arXiv
     
  • [14]
    2021 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2962747
    Artelt, A., Vaquet, V., Velioglu, R., Hinder, F., Brinkrolf, J., Schilling, M. & Hammer, B. (2021). Evaluating Robustness of Counterfactual Explanations. 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) (S. 01-09). Gehalten auf der 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/SSCI50451.2021.9660058.
    PUB | DOI
     
  • [13]
    2021 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 2954239
    Szczuka, J., Artelt, A., Geminn, C., Hammer, B., Kopp, S., Manzeschke, A., Rossnagel, A., Slawik, P., Strathmann, C., Szymczyk, N., Varonina, L. & Weber, C. (2021). Können Kinder aufgeklärte Nutzer* innen von Sprachassistenten sein? Rechtliche, psychologische, ethische und informatische Perspektiven. Essen: Universität Duisburg-Essen, Universitätsbibliothek. doi:10.17185/duepublico/74238.
    PUB | DOI
     
  • [12]
    2021 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2957588
    Artelt, A. & Hammer, B. (2021). Efficient computation of contrastive explanations. 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (S. 1-9). Gehalten auf der 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/IJCNN52387.2021.9534454.
    PUB | DOI | Download (ext.)
     
  • [11]
    2020 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2946488
    Hinder, F., Artelt, A. & Hammer, B. (2020). Towards non-parametric drift detection via Dynamic Adapting Window Independence Drift Detection (DAWIDD). Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning. Gehalten auf der International Conference on Machine Learning.
    PUB | Download (ext.)
     
  • [10]
    2020 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2946685
    Artelt, A. & Hammer, B. (2020). Efficient computation of counterfactual explanations of LVQ models. In M. Verleysen (Hrsg.), ESANN 2020 - proceedings (S. 19-24). Gehalten auf der European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, Louvain-la-Neuve: Ciaco .
    PUB | Download (ext.)
     
  • [9]
    2020 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2946761
    Artelt, A. & Hammer, B. (2020). Convex Density Constraints for Computing Plausible Counterfactual Explanations (Lecture Notes in Computer Science). In I. Farkas, P. Masulli & S. Wermter (Hrsg.), Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2020 - 29th International Conference on Artificial Neural Networks, Bratislava, Slovakia, September 15-18, 2020, Proceedings, Part {I} (S. 353-365). Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61609-0_28.
    PUB | DOI | Download (ext.)
     
  • [8]
    2020 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2945878
    Geminn, C.L., Szczuka, J., Weber, C., Artelt, A. & Varonina, L. (2020). Kinder als Nutzende smarter Sprachassistenten Spezieller Gestaltungsbedarf zum Schutz von Kindern. Datenschutz und Datensicherheit - DuD, 44(9), 600-605. Springer. doi:10.1007/s11623-020-1332-y.
    PUB | DOI | Download (ext.)
     
  • [7]
    2020 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2957814
    Krämer, N., Szczuka, J., Rossnagel, A., Geminn, C., Kopp, S., Hammer, B., Mavrina, L., Artelt, A., Manzeschke, A. & Weber, C. (2020). Improving and Evaluating Conversational User Interfaces for Children. IUI '20: Proceedings of the 25th International Conference on Intelligent User Interfaces. Gehalten auf der IUI '20: 25th International Conference on Intelligent User Interfaces, New York: Association for Computing Machinery.
    PUB
     
  • [6]
    2019 | Kurzbeitrag Konferenz / Poster | PUB-ID: 2935044 OA
    Artelt, A., Jakob, J. & Vaquet, V. (2019). Continuous online user authentication based on keystroke dynamics. Gehalten auf der Interdisciplinary College (IK).
    PUB | Dateien verfügbar
     
  • [5]
    2019 | Preprint | PUB-ID: 2959898
    Artelt, A. & Hammer, B. (2019). On the computation of counterfactual explanations - A survey. arXiv: 1911.07749v1.
    PUB | Download (ext.) | arXiv
     
  • [4]
    2019 | Datenpublikation | PUB-ID: 2936468 OA
    Artelt, A. (2019). CEML - Counterfactuals for Explaining Machine Learning models - A Python toolbox . Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2936468.
    PUB | Dateien verfügbar | DOI
     
  • [3]
    2019 | Monographie | PUB-ID: 2935200 OA
    Paaßen, B., Artelt, A. & Hammer, B. (2019). Lecture Notes on Applied Optimization. Faculty of Technology, Bielefeld University.
    PUB | Dateien verfügbar
     
  • [2]
    2019 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 2937888
    Krämer, N., Artelt, A., Geminn, C., Hammer, B., Kopp, S., Manzeschke, A., Rossnagel, A., Slawik, P., Szczuka, J., Varonina, L. & Weber, C. (2019). KI-basierte Sprachassistenten im Alltag: Forschungsbedarf aus informatischer, psychologischer, ethischer und rechtlicher Sicht. Universität Duisburg-Essen, Universitätsbibliothek. doi:10.17185/duepublico/70571.
    PUB | DOI | Download (ext.)
     
  • [1]
    2019 | Monographie | PUB-ID: 2936408 OA
    Artelt, A. (2019). Introduction to Machine Learning - Supplementary notes.
    PUB | PDF
     
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