XAI - Explainable AI

Methoden zur Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von Machine Learning Modellen.

XAI Methoden & Frameworks

Methoden & Frameworks - Umfassender Guide zu XAI-Techniken und -Tools:

  • SHAP (SHapley Additive exPlanations) - Theoretisch fundierte Feature-Attribution
  • LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) - Lokale Erklärungen durch Surrogate-Modelle
  • ELI5 - Einfache Permutation Importance
  • InterpretML - Microsoft Framework mit interaktiven Dashboards
  • Feature Importance - Tree-basierte Modelle
  • Ceteris Paribus Analysen - “What-if”-Szenarien
  • Framework-Vergleich und Best Practices

Weitere XAI-Themen

Model-agnostic Methods

  • SHAP für verschiedene Modelltypen
  • LIME für Tabular, Text und Image Data
  • Partial Dependence Plots
  • Accumulated Local Effects

Model-specific Methods

  • Decision Tree Visualization (dtreeviz)
  • Linear Model Koeffizienten
  • Neural Network Activation Maps

Fairness & Bias

  • Bias Detection
  • Fairness Metrics
  • Debiasing Techniques

Debugging ML Models

  • Error Analysis
  • Feature Attribution
  • Adversarial Examples

Table of contents