Sind Sie bereit, das Geheimnis hinter Ihren leistungsstärksten Modellen zu lüften? Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um Fachleuten aus dem Bereich der Datenanalyse dabei zu helfen, eine transparente und vertrauenswürdige KI-Implementierung zu realisieren. Nach Abschluss dieses Kurses beherrschen Sie die SHAP-Werte für die Kommunikation mit der Geschäftsleitung, können Erklärbarkeitsmethoden systematisch vergleichen und Erklärungsstrategien an die Bedürfnisse der Stakeholder anpassen.

Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: SHAP-Werte auf ein Black-Box-Modell anzuwenden und Visualisierungen zur Merkmalsbedeutung zu erstellen, die für nicht-technische Führungskräfte verständlich sind Zwei XAI-Methoden (LIME vs. SHAP) hinsichtlich Genauigkeit und Stabilität am selben Modell und Datensatz zu bewerten Kontrafaktische Erklärungen und Erklärungen anhand von Ersatzmodellen auf dasselbe Black-Box-Modell anzuwenden und die Präferenzwerte der Stakeholder zu vergleichen die Vollständigkeit der Erklärungen anhand von Genauigkeitsmetriken zu bewerten und den überlegenen Ansatz zu empfehlen Dieser Kurs ist einzigartig, da er fortgeschrittene Techniken zur Erklärbarkeit mit der Geschäftskommunikation verbindet und so sicherstellt, dass komplexe Modelleinblicke eine fundierte Entscheidungsfindung vorantreiben. Um in diesem Projekt erfolgreich zu sein, sollten Sie über Vorkenntnisse in der Python-Programmierung und in den Grundlagen des maschinellen Lernens verfügen.