{"id":181491,"date":"2023-07-23T22:11:13","date_gmt":"2023-07-23T21:11:13","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=181491"},"modified":"2023-10-30T13:37:41","modified_gmt":"2023-10-30T12:37:41","slug":"was-ist-die-grad-cam-methode","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-die-grad-cam-methode","title":{"rendered":"Was ist die Grad CAM-Methode?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181491\" class=\"elementor elementor-181491\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2fe46e72 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2fe46e72\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-cf81c7a\" data-id=\"cf81c7a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6a92e46e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6a92e46e\" 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\">In den letzten Jahren war die Erkl\u00e4rbarkeit ein wiederkehrendes, aber immer noch ein Nischenthema im maschinellen Lernen. Die Grad-CAM-Methode ist eine L\u00f6sung, um dieses Problem anzugehen.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-160b9f26 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"160b9f26\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-6ee1fc25\" data-id=\"6ee1fc25\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1eac01b4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1eac01b4\" 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>In j\u00fcngerer Zeit hat das Interesse an diesem Thema begonnen, sich zu beschleunigen. Ein Grund daf\u00fcr: die wachsende Zahl von <strong>Modellen des maschinellen Lernens<\/strong> in der Produktion. Das f\u00fchrt einerseits zu einer wachsenden Zahl von Endnutzern, die verstehen m\u00fcssen, wie die Modelle ihre Entscheidungen treffen. Andererseits muss eine wachsende Zahl von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/q-learning-machine-learning-mit-verstaerkendem-lernen\">Machine-Learning-Entwicklern<\/a> verstehen, warum (oder warum nicht) ein Modell auf eine bestimmte Weise funktioniert.<\/p><p>Faltende neuronale Netze haben sich bei Aufgaben wie der Klassifizierung von Bildern, der <strong>Gesichtserkennung<\/strong> und der Dokumentenanalyse als sehr effektiv erwiesen. Mit zunehmender Effizienz und Komplexit\u00e4t ist jedoch eine allm\u00e4hliche Abnahme der Interpretierbarkeit dieser Algorithmen zu beobachten.<\/p><p>Eine L\u00f6sung f\u00fcr Probleme wie die Gesichtserkennung beinhaltet Hunderte von Schichten und Tausende von Parametern, die trainiert werden m\u00fcssen, was es schwierig macht, das Modell zu lesen, zu debuggen und ihm zu vertrauen. <strong>CNNs<\/strong> erscheinen wie Black Boxes, die mit gro\u00dfer Genauigkeit Eingaben nehmen und Ausgaben liefern, ohne Einblicke in die Funktionsweise zu geben.<\/p><p>Als <strong>Datenwissenschaftler<\/strong> liegt es in unserer Verantwortung, sicherzustellen, dass das Modell richtig funktioniert. Angenommen, wir erhalten die Aufgabe, verschiedene V\u00f6gel zu klassifizieren. Der Datensatz enth\u00e4lt Bilder von verschiedenen V\u00f6geln und von Pflanzen\/B\u00e4umen im Hintergrund. Wenn das Netzwerk statt auf den Vogel auf die Pflanzen und B\u00e4ume schaut, ist die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/einfuehrung-in-die-wahrscheinlichkeitsrechnung-teil-1\">Wahrscheinlichkeit<\/a> gro\u00df, dass es das Bild falsch einordnet und alle Merkmale des Vogels \u00fcbersieht. Wie k\u00f6nnen wir feststellen, ob unser Modell auf das Richtige schaut? In diesem Artikel werden wir einen Ansatz sehen, um zu erkennen, ob da<strong>s CNN mit den Merkmalen,<\/strong> die f\u00fcr die Klassifizierung oder Erkennung wichtig sind, richtig arbeitet.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"426\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Data Poisoning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Poisoning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Machine Learning Data Sets Top 5&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-data-sets-top-5-websites\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-data-sets-top-5-websites\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning Data Sets Top 5<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Die Top 3 Machine Learning Algorithmen&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Die Top 3 Machine Learning Algorithmen<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Aversarial Examples im Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-examples-im-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-examples-im-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Aversarial Examples im Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Microsoft Azure Kurs Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/microsoft-azure-kurs-lerne-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/microsoft-azure-kurs-lerne-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft Azure Kurs Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-40fae141 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"40fae141\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4097a244\" data-id=\"4097a244\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-21b3e8b9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"21b3e8b9\" 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\">Die Grad-CAM-Methode\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-1e7fbc9a elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"1e7fbc9a\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5efd719e\" data-id=\"5efd719e\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-71d5a0fc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"71d5a0fc\" 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 M\u00f6glichkeit, dies sicherzustellen, besteht darin, mithilfe der <strong>Grad CAM-Methode zu visualisieren, was die NKAs tats\u00e4chlich betrachten.<\/strong><\/p><p>Die gradientengewichtete Klassenaktivierungskarte (Grad-CAM) erzeugt eine Heatmap, die wichtige Regionen in einem Bild hervorhebt, indem sie die Zielgradienten (Hund, Katze) der endg\u00fcltigen Faltungsschicht verwendet.<\/p><p>Die Grad CAM-Methode ist eine beliebte Visualisierungstechnik, die n\u00fctzlich ist, um zu verstehen, wie ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dense-neural-network-definition-und-funktionsweise\">gefaltetes neuronales Netz<\/a> dazu gebracht wurde, eine Klassifizierungsentscheidung zu treffen. Sie ist klassenspezifisch, was bedeutet, dass sie f\u00fcr jede im Bild vorhandene Klasse eine eigene<strong> Visualisierung erzeugen<\/strong> kann.<\/p><p>Im Falle eines<strong> Klassifikationsfehlers<\/strong> kann diese Methode sehr hilfreich sein, um zu verstehen, wo das Problem im Faltungsnetz liegt. Au\u00dferdem wird der Algorithmus dadurch transparenter.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6ea71b82 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6ea71b82\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-35cab698\" data-id=\"35cab698\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76b0076d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"76b0076d\" 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\">Wie funktioniert das?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-4885e617 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"4885e617\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-29dec2f6\" data-id=\"29dec2f6\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f4c0d13 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7f4c0d13\" 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>Grad-CAM<\/strong> besteht darin, zu suchen, welche Teile des Bildes ein faltendes neuronales Netz zu seiner endg\u00fcltigen Entscheidung gef\u00fchrt haben. Bei dieser Methode werden Heatmaps erstellt, die die <strong>Aktivierungsklassen<\/strong> auf den als Eingabe erhaltenen Bildern darstellen.<\/p><p>Eine <strong>Aktivierungsklasse<\/strong> ist mit einer bestimmten Ausgabeklasse verbunden.<br \/>Diese Klassen werden die Bedeutung jedes Pixels in Bezug auf die jeweilige Klasse anzeigen, indem die Intensit\u00e4t des Pixels erh\u00f6ht oder verringert wird.<br \/>Wenn z. B. ein Bild in einem Faltungsnetzwerk von Hunden und Katzen verwendet wird, kann die<strong> Grad CAM-Anzeige<\/strong> eine Heatmap f\u00fcr die Klasse &#8222;Katze&#8220; erzeugen, die anzeigt, inwieweit die verschiedenen Teile des Bildes einer Katze entsprechen, und auch eine Heatmap f\u00fcr die Klasse &#8222;Hund&#8220;, die anzeigt, inwieweit die Teile des Bildes einem Hund entsprechen.<br \/>Betrachten wir zum Beispiel eine CNN von Hunden und Katzen. Die Grad-CAM-Methode wird eine <strong>Heatmap<\/strong> (W\u00e4rmekarte) f\u00fcr die Objektklasse Katze erzeugen, die anzeigt, inwieweit die einzelnen Teile eines Bildes einer Katze entsprechen, und ebenso eine Heatmap f\u00fcr die Objektklasse Hund, indem sie auf die gleiche Weise vorgeht.<br \/>Die Klassenaktivierungskarte weist jeder Position (x, y) in der letzten <strong>Faltungsebene<\/strong> eine Wichtigkeit zu, indem die Linearkombination der Aktivierungen berechnet wird, gewichtet mit den entsprechenden <strong>Ausgabegewichten<\/strong> f\u00fcr die beobachtete Klasse (Australian Terrier im folgenden Beispiel). Das resultierende Klassenaktivierungs-Mapping wird dann wieder auf die Gr\u00f6\u00dfe des Eingabebildes skaliert. Dies wird durch die folgende Heatmap veranschaulicht.<\/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-3aee0c60 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3aee0c60\" 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\" width=\"800\" height=\"359\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/Class-Activation-Mapping-1024x460.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-181494\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/Class-Activation-Mapping-1024x460.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/Class-Activation-Mapping-300x135.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/Class-Activation-Mapping-768x345.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/Class-Activation-Mapping.jpg 1200w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Source : https:\/\/arxiv.org\/abs\/1512.04150<\/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-759f1cd0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"759f1cd0\" 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>Betrachten wir nun wieder das Beispiel der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/umgang-mit-problemen-bei-unausgewogener-klassifizierung-teil-ii\">Klassifizierung<\/a> von Hunden und Katzen. Die Grad-CAM-Methode wird also die Bereiche, die f\u00fcr die Klassifizierung jedes Objekts in unserem Bild verwendet werden, thermisch darstellen und das wird zu folgendem Ergebnis f\u00fchren:<\/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-5abdb71e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5abdb71e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\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\" width=\"469\" height=\"181\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/Original-Image.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-181495\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/Original-Image.jpg 469w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/Original-Image-300x116.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 469px) 100vw, 469px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Source : https:\/\/glassboxmedicine.com\/2020\/05\/29\/grad-cam-visual-explanations-from-deep-networks\/<\/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-3a826b8c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3a826b8c\" 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>In diesem Artikel haben wir eine neue Technik zur Interpretation von gefalteten <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">neuronalen Netzen<\/a> gesehen, die eine hochmoderne Architektur darstellen, insbesondere f\u00fcr bildbezogene Aufgaben. Die Forschung auf dem Gebiet des interpretierbaren <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/survival-analysis-mehr-als-nur-machine-learning\">maschinellen Lernens<\/a> schreitet immer schneller voran und ist sehr wichtig, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und zur Verbesserung der Modelle beizutragen.<\/p><p>Hat dir dieser Artikel gefallen? Wenn du von der Bedeutung des <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-machine-learning-wo-soll-ich-anfangen\">Machine Learning<\/a> heutzutage und von der Effektivit\u00e4t unseres Bootcamp-Trainings \u00fcberzeugt bist<\/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-637769f1 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"637769f1\" 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\">Data Scientist 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\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In den letzten Jahren war die Erkl\u00e4rbarkeit ein wiederkehrendes, aber immer noch ein Nischenthema im maschinellen Lernen. Die Grad-CAM-Methode ist eine L\u00f6sung, um dieses Problem anzugehen. In j\u00fcngerer Zeit hat das Interesse an diesem Thema begonnen, sich zu beschleunigen. Ein Grund daf\u00fcr: die wachsende Zahl von Modellen des maschinellen Lernens in der Produktion. 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