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Glossar

XAI-Metriken

XAI-Metriken

XAI-Metriken

Quantitative oder qualitative Kennzahlen (z. B. Feature-Importance-Scores, Erklärungs-Fidelity), die zur Bewertung der Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Erklärungen herangezogen werden.

Quantitative oder qualitative Kennzahlen (z. B. Feature-Importance-Scores, Erklärungs-Fidelity), die zur Bewertung der Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Erklärungen herangezogen werden.

Aktualisiert

Metriken zur Bewertung von Erklärungseigenschaften wie Treue (wie gut Erklärungen mit dem tatsächlichen Modellverhalten übereinstimmen), Stabilität (Konsistenz von Erklärungen bei ähnlichen Eingaben), Vollständigkeit (Abdeckung von Schlüsselmerkmalen) und Einfachheit (Prägnanz für Anwender). Die Governance nutzt diese Metriken, um Erklärungsmethoden zu bewerten, Akzeptanzschwellen festzulegen und Verbesserungen im Zeitverlauf zu verfolgen.

Beispiel

Die Betrugswarnungserklärungen einer E-Commerce-Plattform werden auf ihre Zuverlässigkeit hin bewertet, indem die Korrelation zwischen den Rankings der Merkmalszuordnung und der tatsächlichen Modellsensitivität gemessen wird. Nur Erklärungsmodelle mit einer Zuverlässigkeit von > 0,85 werden für Endbenutzer-Dashboards freigegeben, wodurch zuverlässige Erkenntnisse für Prüfer gewährleistet sind.

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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