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. New York, USA.
    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. In: Michael Wand; Kristína Malinovská; Jürgen Schmidhuber; Igor 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. Cham: Springer Nature Switzerland. (Lecture Notes in Computer Science, ). S. 155-170.
    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
    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
    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.
    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. In: Bruno Crémilleux; Sibylle Hess; Siegfried 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. Cham: Springer Nature Switzerland. (Lecture Notes in Computer Science, ). S. 29-41.
    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. In: Luca Longo (Hrsg.): Explainable Artificial Intelligence. First World Conference, xAI 2023, Lisbon, Portugal, July 26–28, 2023, Proceedings, Part III. Cham: Springer Nature Switzerland. (Communications in Computer and Information Science, ). S. 280-300.
    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
    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
    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. In: Proceedings of the 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. Setúbal, Portugal: SCITEPRESS - Science and Technology Publications. S. 27-38.
    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. In: 2023 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). IEEE. S. 703-710.
    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
    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. In: Ignacio Rojas; Gonzalo Joya; Andreu 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. Cham: Springer Nature Switzerland. (Lecture Notes in Computer Science, ). S. 451-463.
    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.
    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. In: 2022 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. New York, NY, USA: ACM. S. 2125-2137.
    PUB | DOI | Download (ext.)
     
  • [26]
    2022 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2969461
    Artelt, A.; Hammer, B. (2022): “Even if …” – Diverse Semifactual Explanations of Reject. In: Hisao Ishibuchi (Hrsg.): 2022 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). Piscataway, NJ: IEEE. S. 854-859.
    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. In: Hujun Yin; David Camacho; Peter Tino (Hrsg.): Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2022. 23rd International Conference, IDEAL 2022, Manchester, UK, November 24–26, 2022, Proceedings. Cham: Springer International Publishing. (Lecture Notes in Computer Science, 13756). S. 313-325.
    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. In: Elias Pimenidis; Plamen Angelov; Chrisina Jayne; Antonios Papaleonidas; Mehmet 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. Cham: Springer Nature . (Lecture Notes in Computer Science, 13531). S. 752-762.
    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. In: Proceedings of the 14th International Joint Conference on Computational Intelligence. SCITEPRESS - Science and Technology Publications. S. 249-261.
    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. In: 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE. S. 1-9.
    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.
    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.
    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.
    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. In: Ignacio Rojas; Gonzalo Joya; Andreu 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. Cham: Springer . (Lecture Notes in Computer Science, ). S. 101-112.
    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. In: 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). Piscataway, NJ: IEEE. S. 01-09.
    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.
    PUB | DOI
     
  • [12]
    2021 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2957588
    Artelt, A.; Hammer, B. (2021): Efficient computation of contrastive explanations. In: 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). S. 1-9.
    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). In: Proceedings of the 37th 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: Michel Verleysen (Hrsg.): ESANN 2020 - proceedings. Louvain-la-Neuve: Ciaco . S. 19-24.
    PUB | Download (ext.)
     
  • [9]
    2020 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2946761
    Artelt, A.; Hammer, B. (2020): Convex Density Constraints for Computing Plausible Counterfactual Explanations. In: Igor Farkas; Paolo Masulli; Stefan 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}. Cham: Springer. (Lecture Notes in Computer Science, 12396). S. 353-365.
    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.
    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. In: IUI '20: Proceedings of the 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.
    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.
    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.
    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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