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Glossar

Erklärbarkeitsmethoden

Erklärbarkeitsmethoden

Erklärbarkeitsmethoden

Methoden zur Interpretation und zum Verständnis der von KI-Modellen getroffenen Entscheidungen, wie beispielsweise LIME, SHAP und Saliency Maps (Aktivitätskarten).

Methoden zur Interpretation und zum Verständnis der von KI-Modellen getroffenen Entscheidungen, wie beispielsweise LIME, SHAP und Saliency Maps (Aktivitätskarten).

Aktualisiert

Ein Instrumentarium aus modellunabhängigen (LIME, SHAP) und modellspezifischen (Saliency für CNNs, Aufmerksamkeitsvisualisierung) Ansätzen, die Merkmalsattribuierungen generieren, Entscheidungswege visualisieren und kontrafaktische Erklärungen erzeugen. Zu den bewährten Governance-Praktiken gehören die Auswahl von Techniken, die für den jeweiligen Modelltyp geeignet sind, die Validierung der Erklärungsgenauigkeit sowie die Integration von Erklärungen in die Arbeitsabläufe der Endanwender.

Beispiel

Eine Einzelhandelskette nutzt SHAP, um ihre Vorhersagen zur Kundenabwanderung zu erklären: Jeder Datensatz weist „hohe monatliche Ausgaben“ und „jüngste Servicebeschwerden“ als Hauptfaktoren aus. Customer-Success-Manager nutzen diese Erklärungen, um maßgeschneiderte Angebote zur Kundenbindung zu erstellen und so die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Steuern Sie die KI, die Sie tatsächlich nutzen.

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Beginnen Sie mit dem, was bereits im Einsatz ist.

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Vereinbaren Sie eine Demo, und wir zeigen Ihnen, wie Enzai die genutzte KI findet, jedem System einen Verantwortlichen zuweist und alles dokumentiert.

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