{"id":4820,"date":"2022-12-07T19:29:23","date_gmt":"2022-12-08T00:29:23","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4820"},"modified":"2024-04-29T17:27:40","modified_gmt":"2024-04-29T22:27:40","slug":"blog-was-ist-erklarbar-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-is-explainable-ai\/","title":{"rendered":"Was ist erkl\u00e4rbare KI?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-is-explainable-ai\/#What_is_Explainable_AI\" >Was ist erkl\u00e4rbare KI?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-is-explainable-ai\/#Use_Cases_of_Explainable_AI\" >Anwendungsf\u00e4lle von Explainable AI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-is-explainable-ai\/#Explainable_AI_%E2%80%93_Tools_and_Frameworks\" >Erkl\u00e4rbare KI - Tools und Rahmenwerke<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-is-explainable-ai\/#Conclusion\" >Schlussfolgerung<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_is_Explainable_AI\"><\/span>Was ist erkl\u00e4rbare KI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Mit der Weiterentwicklung von Deep-Learning-Technologien wie k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) stehen wir vor der Herausforderung, die von Computeralgorithmen erzeugten Ergebnisse zu verstehen. Wie haben zum Beispiel ML-Algorithmen ein bestimmtes Ergebnis erzielt?<br \/>\nErkl\u00e4rbare KI (oder XAI) umfasst die Prozesse und Werkzeuge, die es menschlichen Nutzern erm\u00f6glichen, die von ML-Algorithmen erzeugten Ergebnisse zu verstehen. Unternehmen m\u00fcssen ihr Vertrauen in KI-Modelle aufbauen, wenn sie diese in die Produktion einf\u00fchren.<br \/>\nDer gesamte XAI-Prozess wird auch als \"Blackbox\"-Modell bezeichnet, das direkt aus den generierten Daten erstellt wird. Als N\u00e4chstes wollen wir uns einige Anwendungsf\u00e4lle von Explainable AI ansehen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Use_Cases_of_Explainable_AI\"><\/span>Anwendungsf\u00e4lle von Explainable AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Hier sind einige der realen Anwendungsf\u00e4lle von Explainable AI:<\/p>\n<p><strong>F\u00fcr Texte in nat\u00fcrlicher Sprache:<\/strong><br \/>\nXAI for Text konzentriert sich auf die Entwicklung von Black-Box-Modellen f\u00fcr textbezogene Aufgaben. Zum Beispiel die Textzusammenfassung von juristischen Dokumenten. In diesem Anwendungsfall k\u00f6nnen Benutzer XAI for Text anhand der folgenden \u00dcberlegungen erkunden und verstehen:<br \/>\nArt der in Frage kommenden textbezogenen Aufgabe<br \/>\nErl\u00e4uterung der f\u00fcr die Aufgabe verwendeten Techniken<br \/>\nDie Zielnutzer f\u00fcr die jeweilige XAI-Technik<br \/>\nIn \u00e4hnlicher Weise kann ein XAI-basiertes Deep-Learning-Modell Textdaten in Form von Bewertungen und Abschriften klassifizieren. Mithilfe von erkl\u00e4rbarer KI k\u00f6nnen Sie bestimmen, warum das Modell Vorhersagen trifft, die auf den spezifischen Schl\u00fcsselw\u00f6rtern und Ausdr\u00fccken im Text basieren.<\/p>\n<p>Sie k\u00f6nnen XAI for Text auch dazu verwenden, ein Deep-Learning-Modell zu trainieren, um eine Artikelzusammenfassung auf der Grundlage des Quelltextes zu erstellen. Sie k\u00f6nnen zum Beispiel eine Verteilung von Aufmerksamkeitsscores \u00fcber ausgew\u00e4hlte Token im Quelltext erhalten. W\u00f6rter (mit einem Aufmerksamkeitswert zwischen 0 und 1) werden im Ausgangstext hervorgehoben und den Endbenutzern angezeigt. Je h\u00f6her der Aufmerksamkeitswert ist, desto dunkler wird der Text hervorgehoben - und desto wichtiger ist das Wort in der Artikelzusammenfassung.<\/p>\n<p><strong>F\u00fcr visuelle Bilder:<\/strong><br \/>\nErkl\u00e4rbare KI wird auch eingesetzt, um die Entscheidungsfindung auf der Grundlage hochaufl\u00f6sender visueller Bilder zu automatisieren. Einige Beispiele f\u00fcr hochaufl\u00f6sende Bilder sind Satellitenbilder und medizinische Daten. Neben der gro\u00dfen Menge an Satellitendaten sind die erfassten Daten hochaufl\u00f6send und enthalten mehrere Spektralb\u00e4nder. Zum Beispiel sichtbares und infrarotes Licht. Sie k\u00f6nnen mit XAI trainierte Modelle einsetzen, um hochaufl\u00f6sende Bilder in kleinere Bereiche zu \"zerlegen\".<\/p>\n<p>Im Bereich der medizinischen Bilder werden XAI-Modelle verwendet, um Lungenentz\u00fcndungen anhand von R\u00f6ntgenbildern zu erkennen. \u00c4hnlich ist die Bilderkennung ein weiterer Anwendungsfall von Explainable AI im Bereich der visuellen Bilder. Mit visueller KI k\u00f6nnen Sie benutzerdefinierte KI-Modelle trainieren, um Bilder oder Objekte (in aufgenommenen Bildern) zu erkennen.<\/p>\n<p><strong>F\u00fcr die Statistik:<\/strong><br \/>\nDie Effektivit\u00e4t von XAI-Modellen und -Algorithmen h\u00e4ngt von ihrem Grad an Genauigkeit oder Interpretation ab. Statistische Beziehungsmodelle wie lineare Regression, Entscheidungsb\u00e4ume und K-nearest neighborhoods sind leicht zu interpretieren, aber weniger genau. Damit neuronale Netzwerkmodelle interpretierbar und genau sind, m\u00fcssen hochwertige Daten in das KI-Modell eingespeist werden.<\/p>\n<p>XAI hat ein enormes Potenzial im Bereich der Datenwissenschaft. Explainable AI wird zum Beispiel in den statistischen Produktionssystemen der <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2107.08045\">Europ\u00e4ische Zentralbank<\/a> (ECB). Durch die Verkn\u00fcpfung von nutzerzentrierten Desideraten mit \"typischen\" Nutzerrollen kann die XAI Methoden und Techniken skizzieren, die verwendet werden, um die Bed\u00fcrfnisse der einzelnen Nutzer zu erf\u00fcllen.<\/p>\n<p>Als N\u00e4chstes wollen wir die g\u00e4ngigen Tools und Frameworks besprechen, die bei Explainable AI zum Einsatz kommen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Explainable_AI_%E2%80%93_Tools_and_Frameworks\"><\/span>Erkl\u00e4rbare KI - Tools und Rahmenwerke<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In letzter Zeit haben KI-Forscher an mehreren Tools und Frameworks gearbeitet, um erkl\u00e4rbare KI zu f\u00f6rdern. Hier ist ein Blick auf einige der beliebtesten:<\/p>\n<p><strong>Was-w\u00e4re-wenn:<\/strong> Das vom TensorFlow-Team entwickelte What-If ist ein visuelles, interaktives Tool, das zum Verst\u00e4ndnis des Outputs von TensorFlow-KI-Modellen verwendet wird. Mit diesem Tool k\u00f6nnen Sie einfach Datens\u00e4tze zusammen mit der Leistung des eingesetzten KI-Modells visualisieren.<\/p>\n<p><strong>LIME:<\/strong> LIME steht f\u00fcr Local Interpretable Model-agnostic Explanation und wurde von einem Forschungsteam an der University of Washington entwickelt. LIME bietet einen besseren Einblick in das, was innerhalb des Algorithmus geschieht. Au\u00dferdem bietet LIME eine modulare und erweiterbare M\u00f6glichkeit, die Vorhersagen eines beliebigen Modells zu erkl\u00e4ren.<\/p>\n<p><strong>AIX360:<\/strong> AI Explainability 360 (oder AIX 360) wurde von IBM entwickelt und ist eine Open-Source-Bibliothek, die zur Erkl\u00e4rung und Interpretation von Datens\u00e4tzen und Modellen des maschinellen Lernens verwendet wird. AIX360 wurde als Python-Paket ver\u00f6ffentlicht und enth\u00e4lt einen kompletten Satz von Algorithmen, die verschiedene Erkl\u00e4rungen und Metriken abdecken.<\/p>\n<p><strong>SHAP:<\/strong> SHAP ist die Abk\u00fcrzung f\u00fcr Shapley Additive Explanations und ein spieltheoretischer Ansatz zur Erkl\u00e4rung der Ergebnisse eines beliebigen maschinellen Lernmodells. Durch die Verwendung von Shapley-Werten aus der Spieltheorie kann SHAP optimale Kreditzuweisungen mit lokalen Erkl\u00e4rungen verbinden. SHAP ist mit PyPI oder Conda Forge einfach zu installieren.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Schlussfolgerung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Unternehmen m\u00fcssen ein vollst\u00e4ndiges Verst\u00e4ndnis ihrer KI-gest\u00fctzten Entscheidungsprozesse durch KI-\u00dcberwachung haben. Explainable AI erm\u00f6glicht es Unternehmen, ihre eingesetzten ML-Algorithmen und tiefen neuronalen Netze einfach zu erkl\u00e4ren. Es hilft effektiv beim Aufbau von gesch\u00e4ftlichem Vertrauen zusammen mit dem produktiven Einsatz von KI- und ML-Technologien.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>What is Explainable AI? As deep learning technologies like Artificial Intelligence (AI) and Machine learning (ML) advance, we are being challenged to understand the outputs produced by computer algorithms. For example, how did ML algorithms produce a particular result? 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