Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit

Künstliche Intelligenz verstehen

Iason Prassides

Content Developer, DataCamp

Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit

Erklärbarkeit: Menschliche Fähigkeit, KI-Ergebnisse zu verstehen

Erklärbarkeit in einem ML Pinguin-Klassifikator

Interpretierbarkeit: verstehen der Prozesse von KI: Algorithmus, Modell, Daten-Workflow

Interpretierbarkeit in einem Model des Entscheidungsbaumesl ML

Künstliche Intelligenz verstehen

White-Box- vs. Black-Box-KI-Systeme

White-Box: transparente und leicht interpretierbare Modelle/Systeme

Lineare Regression als White-Box-Modell

Künstliche Intelligenz verstehen

White-Box- vs. Black-Box-KI-Systeme

White-Box: transparente und leicht interpretierbare Modelle/Systeme

Lineare Regression und Entscheidungsbaum

Künstliche Intelligenz verstehen

White-Box- vs. Black-Box-KI-Systeme

White-Box: transparente und leicht interpretierbare Modelle/Systeme

Lineare Regression und Entscheidungsbaum

Künstliche Intelligenz verstehen

White-Box- vs. Black-Box-KI-Systeme

Blackbox: höhere Komplexität, geringe oder keine Verständlichkeit

Tiefes neuronales Netz als Blackbox-Modell

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White-Box- vs. Black-Box-KI-Systeme

Blackbox: höhere Komplexität, geringe oder keine Verständlichkeit

Tiefes neuronales Netz als Blackbox-Modell

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Grundlegende Tools für erklärbare KI (XAI)

XAI: Methoden und Werkzeuge zur Erhöhung der Transparenz und Erklärbarkeit von KI XAI-Tools

  • Modell-Introspektion: Parameteranalyse für Entscheidungsverständnis
Künstliche Intelligenz verstehen

Grundlegende Tools für erklärbare KI (XAI)

XAI: Methoden und Werkzeuge zur Erhöhung der Transparenz und Erklärbarkeit von KI XAI-Tools

  • Modell-Introspektion: Parameteranalyse für Entscheidungsverständnis
  • Modelldokumentation: gemeinsam nutzbare Architektur und Designüberlegungen
Künstliche Intelligenz verstehen

Grundlegende Tools für erklärbare KI (XAI)

XAI: Methoden und Werkzeuge zur Erhöhung der Transparenz und Erklärbarkeit von KI XAI-Tools

  • Modell-Introspektion: Parameteranalyse für Entscheidungsverständnis
  • Modelldokumentation: gemeinsam nutzbare Architektur und Designüberlegungen
  • Modellvisualisierung: Benutzerfreundliche Darstellung von Daten und Modellen
Künstliche Intelligenz verstehen

XAI-Tools: Bedeutung der Merkmale

Bedeutung der Merkmale: Einfluss oder Beitrag der Merkmale (Prädiktoren) zu den Modellergebnissen

  • Verstehen, wie datengesteuerte Modelle (ML/DL) Entscheidungen treffen
  • Probleme erkennen und abmildern , z. B. Vorurteile
  • Auswirkungen auf die Modellleistung, wenn ein Merkmal entfernt wird

 

SHAP (SHapley Additive exPlanations)

  • Werkzeugkasten zur Visualisierung der Bedeutung von Merkmalen

SHAP Visualisierungen für Erklärbarkeit

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XAI-Tools: Bedeutung der Merkmale

SHAP (SHapley Additive exPlanations)

SHAP Visualisierungen für Erklärbarkeit

Künstliche Intelligenz verstehen

XAI-Tools: Bedeutung der Merkmale

SHAP (SHapley Additive exPlanations)

 

 

SHAP Visualisierungen für Erklärbarkeit

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XAI-Tools: Bedeutung der Merkmale

SHAP (SHapley Additive exPanations)

SHAP Visualisierungen für Erklärbarkeit

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Praktische Implikationen von XAI

  • Algorithmische Transparenz:
    • Wie Algorithmen Daten verarbeiten und Entscheidungen treffen

 

  • Lokale und globale Interpretierbarkeit:
    • Das Systemverhalten für eine bestimmte Vorhersage verstehen, vs
    • Das Gesamtverhaltens des Systems bei einem Datensatz oder Problem verstehen
  • Ethische Überlegungen:
    • XAI ethische KI-Belange anzusprechen: Vorurteile, Diskriminierung, Compliance usw.

 

  • Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI:
    • Verlässliche Zusammenarbeit auf der Grundlage von Vertrauen und Feedback
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Lass uns üben!

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