Transparency löst dieses Problem durch die Verwendung von leicht interpretierbaren Modellen, von denen wir einige im nächsten Abschnitt ansprechen werden. Erklärbarkeit löst dieses Problem, indem sie „die Black Box auspackt“oder versucht, Erkenntnisse aus dem maschinellen Lernmodell zu gewinnen, häufig unter Verwendung statistischer Methoden.
Was ist Modellerklärbarkeit?
Model Explainability ist ein umfassendes Konzept zur Analyse und zum Verständnis der Ergebnisse von ML-Modellen. Es wird am häufigsten im Zusammenhang mit „Black-Box“-Modellen verwendet, bei denen es schwierig ist zu demonstrieren, wie das Modell zu einer bestimmten Entscheidung gelangt ist.
Was ist Erklärbarkeit beim Deep Learning?
Erklärbarkeit (auch als „Interpretierbarkeit“bezeichnet) ist das Konzept, dass ein maschinelles Lernmodell und seine Ausgabe auf eine Weise erklärt werden können, die für einen Menschen auf einem akzeptablen Niveau „sinnvoll“ist … Andere, wie Deep-Learning-Systeme, sind zwar leistungsfähiger, aber viel schwieriger zu erklären.
Was bedeutet Erklärbarkeit im Kontext eines KI-Systems?
Andrew Maturo, Datenanalyst, SPR. „Erklärbare KI in einfachen Worten bedeutet KI, die in ihren Abläufen transparent ist, sodass menschliche Benutzer Entscheidungen verstehen und ihnen vertrauen können Organisationen müssen die Frage stellen – können Sie erklären, wie Ihre KI das generiert hat bestimmte Einsicht oder Entscheidung?“–
Was ist ein Erklärbarkeitsproblem?
Menschen haben eine offensichtliche Aversion gegen Black-Box-Entscheidungen, die sie finanziell, gesundheitlich und auf dutzende andere Weise betreffen, während sie gleichzeitig bestimmten unterschiedlichen Arten von Entscheidungen nicht bewusst sind. … Wenn KI diese Entscheidungen trifft, ist die Forderung nach Erklärbarkeit zu hören.
