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Erklärbare KI oder XAI ist eine Reihe von Methoden und Techniken, die es uns ermöglichen zu verstehen, wie ein Modell für maschinelles Lernen funktioniert und warum es die Entscheidungen trifft, die es trifft. Ohne XAI wäre ein maschinelles Lernmodell möglicherweise eine „Blackbox“, in der selbst die Entwickler nicht nachvollziehen können, ob sie zu einer bestimmten Entscheidung gelangt sind.
Fast Data Science - London
Erklärbare KI-Techniken können variieren. Bei einfachen Modellen für maschinelles Lernen 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 maschinellen Lernmodellen wie Deep-Learning-Modellen , Faltungs-Neuronalen Netzen usw. könnten wir jedoch viele Millionen Parameter im Modell haben, 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 ein Computer-Vision-Modell beispielsweise zu 87 % sicher ist, dass es sich bei einem Bild um eine Katze handelt, und die Änderung eines Pixels die Sicherheit auf 85 % reduziert, können wir daraus schließen, dass das Pixel aus Sicht des Bildes ein Element von „Katze“ enthielt Modell. Indem wir dies über das gesamte Bild hinweg tun, können wir eine sehr genaue Karte darüber erhalten, welche Teile des Bildes für das Modell am katzenartigsten sind.
Das Schöne an XAI ist, dass wir keine Kenntnisse der Modellarchitektur benötigen, um diese Analyse durchzuführen.
Es gibt mehrere bekannte Frameworks für XAI, das derzeit am weitesten verbreitete in Python 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 es uns helfen, Modellen für maschinelles Lernen zu vertrauen und sie zu validieren. Wenn wir verstehen können, wie ein Modell funktioniert, ist es wahrscheinlicher, dass wir seinen Entscheidungen vertrauen. Zweitens kann uns XAI dabei helfen , Verzerrungen in Modellen des maschinellen Lernens zu erkennen und zu korrigieren . Drittens kann uns XAI dabei helfen, Benutzern die Entscheidungen von Modellen des maschinellen Lernens zu erklären. Dies kann bei KI-Anwendungen wie dem Gesundheitswesen wichtig sein, wo Benutzer verstehen müssen, warum ein Modell eine bestimmte Entscheidung über ihre Behandlung getroffen hat.
In bestimmten Bereichen ist es von Vorteil, sehr einfache Modelle wie den APGAR-Score zur Beurteilung des Risikoniveaus eines Neugeborenen zu verwenden, der mit Stift und Papier erarbeitet werden kann. Mehr erfahren Sie in unserem Beitrag zum Thema 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 dabei helfen, Verzerrungen in Ihren Modellen zu erkennen und zu korrigieren und den Benutzern die Entscheidungen Ihrer Modelle zu erklären.
Um mehr über erklärbare KI zu erfahren oder Hilfe bei Ihren eigenen maschinellen Lernprojekten zu erhalten , kontaktieren Sie uns noch heute .
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