Erklärbarkeitstechniken
Erklärbarkeitstechniken, auch bekannt als XAI (Explainable Artificial Intelligence), beziehen sich auf Methoden und Techniken, die darauf abzielen, die Funktionsweise und Entscheidungsfindung von künstlichen Intelligenzmodellen verständlich zu machen. Ziel ist es, die Transparenz und Interpretierbarkeit von KI-Systemen zu erhöhen, insbesondere bei komplexen Modellen wie tiefen neuronalen Netzen, die oft als "Black Boxes" wahrgenommen werden.
Diese Techniken sind entscheidend, um Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen und ihre Akzeptanz in kritischen Anwendungsbereichen wie
Zu den gängigen Erklärbarkeitstechniken gehören Methoden, die lokale Erklärungen liefern, wie z.B. LIME (Local Interpretable Model-agnostic