{"id":178057,"date":"2023-06-10T15:26:56","date_gmt":"2023-06-10T14:26:56","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=178057"},"modified":"2023-10-30T11:28:09","modified_gmt":"2023-10-30T10:28:09","slug":"xai-oder-explainable-artificial-intelligence-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/xai-oder-explainable-artificial-intelligence-was-ist-das","title":{"rendered":"XAI oder eXplainable Artificial Intelligence: Was ist das?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"178057\" class=\"elementor elementor-178057\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-84f5bd5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"84f5bd5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05553e8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"05553e8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Eine der gro\u00dfen Herausforderungen des maschinellen Lernens ist es, Systeme zu produzieren, die ihre Entscheidungen und Handlungen gegen\u00fcber menschlichen Nutzern erkl\u00e4ren k\u00f6nnen. So ist die Erkl\u00e4rbarkeit von K\u00fcnstlichen Intelligenzen ( XAI ) zu einer der Herausforderungen des Machine Learning geworden und geh\u00f6rt mittlerweile zum Berufsbild von Data Scientists, die die Nutzer davon \u00fcberzeugen m\u00fcssen, dass die Argumentation ihrer Modelle akzeptabel ist.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d12c72 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3d12c72\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8c8e38c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8c8e38c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist die Erkl\u00e4rbarkeit eines Modells?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-702aee2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"702aee2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>XAI oder &#8222;eXplainable Artificial Intelligence&#8220; bezeichnet eine Reihe von Prozessen und Methoden, mit denen jedes von einer k\u00fcnstlichen Intelligenz berechnete Ergebnis auf einfache und verst\u00e4ndliche Weise erkl\u00e4rt werden kann. Es ist ein Bereich des Machine Learning, der darauf abzielt, ein von einem Modell vorgegebenes Ergebnis so genau wie m\u00f6glich zu begr\u00fcnden.<\/p><p>Tats\u00e4chlich hilft diese KI jedem, der kein technischer Spezialist oder Data Scientist ist, zu verstehen, warum ein Algorithmus solche Ergebnisse geliefert hat.<\/p><p>Zum Beispiel, wenn du ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning\">Machine-Learning-Modell (ML)<\/a> mit Finanzdaten trainiert hast, um einen Investor bei der Wahl eines Investitionssektors zu beraten. Mit erkl\u00e4rbarer KI bist du dann in der Lage zu erkl\u00e4ren, warum eine Option statt einer anderen ausgew\u00e4hlt wurde und warum die empfohlenen Anlagem\u00f6glichkeiten am besten zu seiner Situation passen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-87ad86a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"87ad86a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c3e6773 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c3e6773\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum Explainable AI ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e722367 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e722367\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Erkl\u00e4rbare <strong>KI<\/strong> ist sowohl f\u00fcr Entwickler und Data Scientists als auch f\u00fcr Nutzer aus mehreren guten Gr\u00fcnden von entscheidender Bedeutung:<\/p><ul><li>Entwicklern soll es erm\u00f6glicht werden, Modelle zu aktualisieren und zu verbessern sowie ihre Effektivit\u00e4t zu messen.<\/li><li>Seit der Einf\u00fchrung der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dsgvo-definition-und-auswirkungen-auf-unternehmen\">DSGVO<\/a> ist es Pflicht, alle Ergebnisse (Punktzahlen, Segmentierungen usw.), die sich auf Einzelpersonen beziehen, erkl\u00e4ren zu k\u00f6nnen. Mit XAI ist dies nun m\u00f6glich.<\/li><li>Konkretere Ergebnisse liefern, indem sie wertvolle Informationen \u00fcber die wichtigsten Kennzahlen eines Unternehmens liefern. <br \/>Das &#8222;Warum&#8220; zu verstehen, wird eine bessere Nutzung der Ergebnisse erm\u00f6glichen, um seine Rede vorzubereiten und anzupassen. Bei einem Telefonanbieter muss ein Berater z. B. eine Person, die m\u00f6glicherweise k\u00fcndigt, weil sie ein billigeres Angebot sucht, anders ansprechen als einen Kunden, der umziehen will.<\/li><li>Wenn du die Gedankeng\u00e4nge der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering\">Algorithmen<\/a> verstehst, werden die Endnutzer erkennen, dass sie auf logischen Prinzipien basieren.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-85d4299 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"85d4299\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/XAI.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64083a7 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"64083a7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Explainable Artificial Intelligence lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-225c28f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"225c28f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e22169e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e22169e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Methoden, um eine XAI zu implementieren<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e293af0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e293af0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt verschiedene Methoden, um Transparenz und Verst\u00e4ndnis in K\u00fcnstliche Intelligenzen zu bringen. Die wichtigsten Ans\u00e4tze sind die folgenden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d2364fd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d2364fd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Layer-wise Relevance Propagation (LRP) :<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-74f2402 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"74f2402\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Hierbei handelt es sich um eine Technologie, die es erm\u00f6glicht, die Besonderheiten der Eingabevektoren zu definieren.<\/p><p>Sie ist auf Modelle f\u00fcr<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\"> neuronale Netze<\/a> anwendbar, bei denen die Eingaben Bilder, Videos oder Text sein k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d7aa1d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8d7aa1d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Counterfactual Method :<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-287216c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"287216c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Eine kontrafaktische Erkl\u00e4rung beschreibt eine kausale Situation in der Form: &#8222;Wenn X nicht eingetreten w\u00e4re, w\u00e4re Y nicht eingetreten&#8220;.<\/p><p>Diese Technologie bezieht sich auf die Art und Weise, wie man Dateneingaben ver\u00e4ndert, nachdem man ein Ergebnis erzielt hat. Anschlie\u00dfend wird beobachtet, inwieweit das Ergebnis ver\u00e4ndert wurde.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4309efd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4309efd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) :<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e760ad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2e760ad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>LIME<\/strong> ist eine Methode, die auf einem globalistischen Ansatz basiert und darauf abzielt, jeden mechanischen Klassifikator und die daraus resultierenden Prognosen zu erkl\u00e4ren. Es ist eine der sogenannten lokalen Methoden in dem Sinne, dass sie Erkl\u00e4rungen f\u00fcr die Wahl des Modells f\u00fcr jeden einzelnen Wert und nicht global f\u00fcr einen ganzen Datensatz liefert. Mit einer solchen Methode k\u00f6nnen auch Nicht-Spezialisten auf die Daten und Methoden zugreifen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-df9d0d7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"df9d0d7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Rationalisation :<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45c5a2a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"45c5a2a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies ist eine Methode, die speziell bei KI-basierten Robotern wie ChatGPT eingesetzt wird. In diesem Rahmen wird der Maschine Autonomie verliehen, die es ihr erm\u00f6glicht, ihre Handlungen zu erkl\u00e4ren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-44379d0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"44379d0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd9ac4f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dd9ac4f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-811b6a2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"811b6a2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der transparente Charakter der erkl\u00e4rbaren <strong>KI<\/strong> hat viele Vorteile f\u00fcr die Entscheidungsfindung. Tats\u00e4chlich hilft <strong>XAI<\/strong> dabei, die komplexen Ergebnisse zu interpretieren, die von Machine-Learning-Modellen produziert werden. Au\u00dferdem erm\u00f6glicht sie es Entwicklern, die Modelle zu aktualisieren und zu verbessern. Dar\u00fcber hinaus hat sie den Vorteil, dass die Daten gut nachvollziehbar sind.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f00854 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1f00854\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Machine Learning Engineer Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e552785 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"e552785\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist die Erkl\u00e4rbarkeit eines Modells?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"XAI oder \"eXplainable Artificial Intelligence\" bezeichnet eine Reihe von Prozessen und Methoden, die es erm\u00f6glichen, jedes von einer k\u00fcnstlichen Intelligenz berechnete Ergebnis auf einfache und verst\u00e4ndliche Weise zu erkl\u00e4ren. 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Bringing more concrete results by providing valuable information about the key indicators of a business.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine der gro\u00dfen Herausforderungen des maschinellen Lernens ist es, Systeme zu produzieren, die ihre Entscheidungen und Handlungen gegen\u00fcber menschlichen Nutzern erkl\u00e4ren k\u00f6nnen. So ist die Erkl\u00e4rbarkeit von K\u00fcnstlichen Intelligenzen ( XAI ) zu einer der Herausforderungen des Machine Learning geworden und geh\u00f6rt mittlerweile zum Berufsbild von Data Scientists, die die Nutzer davon \u00fcberzeugen m\u00fcssen, dass [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":67,"featured_media":178059,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>XAI oder eXplainable Artificial Intelligence: Was ist das?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Der Einsatz von XAI-Techniken tr\u00e4gt dazu bei, das Vertrauen in KI-Systeme zu st\u00e4rken, erm\u00f6glicht die Identifizierung von Fehlern oder ...\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, 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