Erklärbare Maschinelles Lernen
Maschinelle Lernmodelle, die entwickelt wurden, um klare und verständliche Erklärungen für ihre Vorhersagen und Entscheidungen bereitzustellen.
Dazu gehört die Auswahl von von Natur aus interpretierbaren Algorithmen (Entscheidungsbäume, Regellisten) oder der Aufbau hybrider Modelle, die Genauigkeit und Transparenz in Einklang bringen. Beste Praktiken im Bereich der Governance umfassen die Dokumentation der Modelllogik, das Benutzertesten der Erklärungsklarheit und die Beschränkung undurchsichtiger Modelle auf Anwendungen mit geringem Risiko, wenn erklärbare Alternativen vorhanden sind.
Ein Hypothekendarlehensgeber verwendet ein erklärbares Entscheidungsbaum-Modell für die erstmalige Darlehensgenehmigung. Jeder Entscheidungsweg wird in verständliche Regeln übersetzt (z.B. „Wenn Einkommen > 50.000 $ und Kreditwürdigkeit > 700, genehmigen“), sodass Kreditbeauftragte und Prüfer jede Genehmigung direkt auf lesbare Kriterien zurückführen können.
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