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Erklärbare KI oder XAI ist eine Reihe von Methoden und Techniken, die es uns ermöglichen zu verstehen, wie ein maschinelles Lernmodell funktioniert und warum es die Entscheidungen trifft, die es trifft. Ohne XAI könnte ein maschinelles Lernmodell eine „Black Box“ sein, bei der selbst die Entwickler nicht verstehen können, warum sie zu einer bestimmten Entscheidung gekommen sind.
Fast Data Science - London
Erklärbare KI-Techniken können unterschiedlich sein. Bei einfachen Modellen des maschinellen Lernens wie der linearen Regression ( Formel y = mx + c ) ist es leicht zu verstehen, warum ein Modell eine bestimmte Entscheidung getroffen hat, da es nur zwei Parameter gibt, den Gradienten m und den Achsenabschnitt c .
Bei komplexeren Modellen des maschinellen Lernens, etwa Deep-Learning-Modellen , Convolutional Neural Networks usw., können jedoch viele Millionen Parameter im Modell vorhanden sein, und es wird zunehmend schwieriger, die getroffenen Entscheidungen zu verstehen.
Erklärbare KI-Techniken bestehen bei extrem komplexen Modellen normalerweise darin, kleine Variationen oder Störungen in die Eingabe des Modells einzuführen und die Änderungen in der Ausgabe des Modells zu beobachten. Wenn beispielsweise ein Computervisionsmodell zu 87 % sicher ist, dass ein Bild eine Katze darstellt, und die Änderung eines Pixels diese Sicherheit auf 85 % reduziert, können wir daraus schließen, dass das Pixel aus Sicht des Modells ein „katzenartiges“ Element enthielt. Indem wir dies für das gesamte Bild tun, können wir eine sehr genaue Karte erstellen, die zeigt, welche Teile des Bilds für das Modell am katzenähnlichsten sind.
Das Schöne an XAI ist, dass wir für die Durchführung dieser Analyse keinerlei Kenntnisse der Modellarchitektur benötigen.
Es gibt mehrere bekannte Frameworks für XAI, das derzeit in Python am weitesten verbreitete ist LIME .
Lesen Sie mehr über erklärbare KI in unserem früheren Blogbeitrag zu diesem Thema .
Es gibt mehrere Gründe, warum erklärbare KI wichtig ist. Erstens kann sie uns helfen, maschinellen Lernmodellen zu vertrauen und sie zu validieren. Wenn wir verstehen, wie ein Modell funktioniert, vertrauen wir seinen Entscheidungen eher. Zweitens kann uns XAI helfen, Verzerrungen in maschinellen Lernmodellen zu erkennen und zu korrigieren . Drittens kann uns XAI helfen, den Benutzern die Entscheidungen von maschinellen Lernmodellen zu erklären. Dies kann in KI-Anwendungen wie im Gesundheitswesen wichtig sein, wo Benutzer verstehen müssen, warum ein Modell eine bestimmte Entscheidung über ihre Behandlung getroffen hat.
In bestimmten Bereichen, wie etwa in der Wirtschaft oder im Gesundheitswesen, ist es von Vorteil, sehr einfache Modelle wie den APGAR-Score zur Beurteilung des Risikoniveaus eines Neugeborenen zu verwenden, der mit Stift und Papier berechnet werden kann. Weitere Informationen finden Sie in unserem Beitrag zu Formeln vs. Intuition beim maschinellen Lernen .
Es gibt viele verschiedene Techniken für erklärbare KI. Zu den gängigsten Techniken gehören:
Bei Fast Data Science sind wir Experten für erklärbare KI. Wir können Ihnen helfen zu verstehen, wie Ihre Modelle für maschinelles Lernen funktionieren und warum sie die Entscheidungen treffen, die sie treffen. Wir können Ihnen auch helfen, Verzerrungen in Ihren Modellen zu identifizieren und zu korrigieren und den Benutzern die Entscheidungen Ihrer Modelle zu erklären.
Um mehr über erklärbare KI zu erfahren oder Hilfe bei Ihren eigenen Projekten zum maschinellen Lernen zu erhalten , kontaktieren Sie uns noch heute .
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