Explainable AI

Ein umfassendes Python-Tutorial zum schnellen Einstieg in SHAP

Erklärbare KI /

Erklärbare Künstliche Intelligenz (engl. Explainable Artificial Intelligence, kurz XAI) ist ein wichtiges Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich darauf konzentriert, Entscheidungsprozesse von maschinellen Lernverfahren für den Menschen nachvollziehbar zu machen. Dies ist besonders wichtig für Black-Box-Modelle, wie Ensemble- oder Deep-Learning-Algorithmen, die aufgrund ihrer Komplexität selbst von Experten nicht verstanden werden können (siehe auch meinen Artikel …

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Der ultimative Leitfaden, um SHAP mit Leichtigkeit zu meistern

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Erklärbare Künstliche Intelligenz (engl. Explainable Artificial Intelligence, kurz XAI) ist ein wichtiges Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich darauf konzentriert, Entscheidungsprozesse von maschinellen Lernverfahren für den Menschen nachvollziehbar zu machen. Dies ist besonders wichtig bei Black-Box-Modellen, wie Ensemble- oder Deep-Learning-Algorithmen, die aufgrund ihrer Komplexität selbst von Experten nicht verstanden werden können (siehe auch meinen Artikel …

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Wie kann man Black-Box-Modelle mit Shapley-Werten erklären?

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Erklärbare Künstliche Intelligenz (engl. Explainable Artificial Intelligence, kurz XAI) ist ein wichtiges Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich darauf konzentriert, Entscheidungsprozesse von maschinellen Lernverfahren für den Menschen nachvollziehbar zu machen. Dies ist besonders wichtig für Black-Box-Modelle, wie Ensemble- oder Deep-Learning-Algorithmen, die aufgrund ihrer Komplexität selbst von Experten nicht verstanden werden können (siehe auch meinen Artikel …

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