Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit

Künstliche Intelligenz verstehen

Iason Prassides

Content Developer, DataCamp

Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit

Erklärbarkeit: Menschliche Fähigkeit, KI-Ergebnisse zu verstehen, z. B. Vorhersagen, Entscheidungen

Erklärbarkeit in einem ML-Pinguin-Klassifikator

{{3}}Interpretierbarkeit: Verstehen der Prozesse von KI: Algorithmus, Modell, Daten-Workflow

Interpretierbarkeit in einem entscheidungsbaum-basierten ML-Modell

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

{{1}}White-Box: transparente und leicht interpretierbare Modelle/Systeme

Lineare Regression als White-Box-Modell

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

White-Box: transparente und leicht interpretierbare Modelle/Systeme

Lineare Regression und Entscheidungsbaum

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

White-Box: transparente und leicht interpretierbare Modelle/Systeme

Lineare Regression und Entscheidungsbaum

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

Blackbox: höhere Komplexität, geringe oder keine Verständlichkeit

Tiefes neuronales Netzwerk als Black-Box-Modell

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

Blackbox: höhere Komplexität, geringe oder keine Verständlichkeit

Tiefes neuronales Netzwerk als Black-Box-Modell

Grundlegende Tools für erklärbare KI (XAI)

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

Grundlegende Tools für erklärbare KI (XAI)

XAI: Methoden und Werkzeuge zur Erhöhung der Transparenz und Erklärbarkeit von KI XAI-Tools Modell-Introspektion: Interne Modellparameteranalyse für das Entscheidungsverständnis Modelldokumentation: gemeinsam nutzbare Architektur und Designüberlegungen

Grundlegende Tools für erklärbare KI (XAI)

XAI-Tools: Bedeutung der Merkmale

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

Verstehen, {{1}}wie datengesteuerte Modelle (ML/DL) Entscheidungen treffen Erkennen und Abmildern von {{1}}Probleme wie z. B. Vorurteile {{1}}Auswirkungen auf die Modellleistung, wenn ein Merkmal entfernt wird

{{2}}SHAP (SHapley Additive exPlanations)

Werkzeugkasten zur Visualisierung der Bedeutung von Merkmalen

SHAP-Visualisierungen für Erklärbarkeit

XAI-Tools: Bedeutung der Merkmale

SHAP (SHapley Additive exPlanations)

SHAP-Feature-Importance-Plot für das Vorhersagemodell zur Hochschulzulassung

XAI-Tools: Bedeutung der Merkmale

SHAP (SHapley Additive exPlanations)

SHAP-Visualisierungen zur Erklärbarkeit.

XAI-Tools: Bedeutung der Merkmale

SHAP (SHapley Additive exPlanations)

SHAP-Visualisierungen für Erklärbarkeit

Praktische Implikationen von XAI

{{1}}Algorithmus-Transparenz: Wie Algorithmen Daten verarbeiten und Entscheidungen treffen

{{2}}Lokale und globale Interpretierbarkeit: Das Systemverhalten für eine bestimmte Vorhersage verstehen, {{2}}vs. Das Gesamtverhalten des Systems bei einem Datensatz oder Problem verstehen

{{3}}Ethische Überlegungen: XAI adressiert ethische KI-Belange: {{3}}Vorurteile, Diskriminierung, Compliance, usw.

{{4}}Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI: Verlässliche Zusammenarbeit auf der Grundlage von Vertrauen und Feedback

Probier es aus!

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