Glückwunsch

Erklärbare KI in Python

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Kapitel 1

Grundlagen von erklärbarer KI:

  • Zentrale Prinzipien und Begriffe
  • Modellspezifische Erklärbarkeit bei linearen und baumbasierten Modellen
Erklärbare KI in Python

Kapitel 1

Grundlagen von erklärbarer KI:

  • Zentrale Prinzipien und Begriffe
  • Modellspezifische Erklärbarkeit bei linearen und baumbasierten Modellen

Kapitel 2

Modellunabhängige Techniken:

  • Permutationswichtigkeit
  • SHAP
Erklärbare KI in Python

Kapitel 1

Grundlagen von erklärbarer KI:

  • Zentrale Prinzipien und Begriffe
  • Modellspezifische Erklärbarkeit bei linearen und baumbasierten Modellen

Kapitel 2

Modellunabhängige Techniken:

  • Permutationswichtigkeit
  • SHAP

Kapitel 3

Lokale Erklärbarkeit:

  • SHAP
  • LIME
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Kapitel 1

Grundlagen von erklärbarer KI:

  • Zentrale Prinzipien und Begriffe
  • Modellspezifische Erklärbarkeit bei linearen und baumbasierten Modellen

Kapitel 2

Modellunabhängige Techniken:

  • Permutationswichtigkeit
  • SHAP

Kapitel 3

Lokale Erklärbarkeit:

  • SHAP
  • LIME

Kapitel 4

Fortgeschrittene Themen:

  • Erklärbarkeitsmetriken
  • Erklären unüberwachter Modelle
  • Erklären generativer KI-Modelle
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Wie geht’s weiter?

Bild mit Pfeil für nächste Schritte. Erstens: Erklärbarkeit auf verschiedene KI-Modelle anwenden.

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Wie geht’s weiter?

Bild mit Pfeil für nächste Schritte. Erstens: Erklärbarkeit auf verschiedene KI-Modelle anwenden. Zweitens: Transparenz und Vertrauen in KI stärken.

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Wie geht’s weiter?

Bild mit Pfeil für nächste Schritte. Erstens: Erklärbarkeit auf verschiedene KI-Modelle anwenden. Zweitens: Transparenz und Vertrauen in KI stärken. Drittens: Fairness und Bias in KI untersuchen.

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Wie geht’s weiter?

Bild mit Pfeil für nächste Schritte. Erstens: Erklärbarkeit auf verschiedene KI-Modelle anwenden. Zweitens: Transparenz und Vertrauen in KI stärken. Drittens: Fairness und Bias in KI untersuchen. Viertens: Über neue Tools zu erklärbarer KI auf dem Laufenden bleiben.

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