Was die Maschine lernt und welche Konzeption der Realität sie hat, ist folglich offensichtlich in starkem Maße beeinflusst von den zum Training verwendeten Datensets, aber auch vom Wirklichkeitsverständnis des Programmierers, der die ML-Algorithmen erschafft. Dies möchte ich in meinem Vortrag am Beispiel der Entscheidungsbäume näher erläutern, da diese einerseits leicht zu verstehen sind und andererseits die oben umrissenen Probleme besonders deutlich demonstrieren. Entscheidungsbäume liefern zu Objekten, die durch Mengen von Attribut-Wert-Paaren beschrieben sind, jeweils eine Entscheidung darüber, welcher Klasse das betreffende Objekt zuzuordnen ist. Welche Eigenschaften eine Klasse hat, wird dabei vom Programmierer festgelegt und somit unmittelbar von dessen Wirklichkeitsverständnis beeinflusst.