Was bedeutet "ABM"?
Inhaltsverzeichnis
ABM steht für aktivierungsbasierte Methoden, die genutzt werden, um zu verstehen, wie Deep Learning Modelle, besonders Convolutional Neural Networks (CNNs), Entscheidungen treffen. Diese Methoden konzentrieren sich darauf, welche Teile eines Bildes die Vorhersagen des Modells beeinflussen.
Zweck von ABM
Das Hauptziel von ABM ist es, KI-Modelle transparenter zu machen. Das ist wichtig in Bereichen wie Sicherheit und Gesundheitswesen, wo Vertrauen in die Technologie entscheidend ist. Durch die Nutzung von ABM können wir Einblicke in die Gründe hinter der Entscheidung des Modells bekommen, was den Nutzern hilft, sich sicherer über dessen Entscheidungen zu fühlen.
Wie ABM funktioniert
ABM identifiziert, welche Merkmale eines Eingangs, wie ein Bild, für die Vorhersage des Modells am wichtigsten sind. Es erzeugt visuelle Darstellungen, die Salienz-Karten genannt werden, und hebt die Schlüsselbereiche im Bild hervor, die das Ergebnis beeinflussen.
Vorteile von ABM
Die Nutzung von ABM kann zu einem besseren Verständnis und zur Interpretation von KI-Modellen führen. Es erlaubt Nutzern zu sehen und Vertrauen in den Entscheidungsprozess dieser Systeme zu haben, was es wertvoll für verschiedene Branchen macht, die hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit erfordern.