Was bedeutet "SHapley Additive ExPlanations"?
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SHapley Additive ExPlanations, oft einfach SHAP genannt, ist ein Verfahren, um die Entscheidungen von komplexen KI-Systemen zu erklären. Es hilft Leuten zu verstehen, warum ein Computer eine bestimmte Wahl getroffen hat, besonders in wichtigen Bereichen wie der Gesundheitsversorgung.
Wie SHAP funktioniert
SHAP geht ganz anders an die Sache ran, indem es sich anschaut, wie jede Information (oder Eigenschaft) die Endentscheidung beeinflusst. Es misst, wie viel jede Eigenschaft zum Ergebnis beiträgt im Vergleich dazu, wenn diese Eigenschaft nicht berücksichtigt wird. So wird gezeigt, wie verschiedene Faktoren zusammenwirken, um ein Ergebnis zu erzielen.
Warum SHAP wichtig ist
In Bereichen wie der Medizin ist es entscheidend zu wissen, warum ein System eine bestimmte Entscheidung trifft. Wenn zum Beispiel ein KI-System einen Tumor erkennt, müssen die Ärzte den Grund für diese Diagnose verstehen. SHAP liefert klare Erklärungen, was hilft, Vertrauen in die Technologie aufzubauen und sicherzustellen, dass Entscheidungen überprüft und verifiziert werden können.
Anwendungen von SHAP
SHAP ist in verschiedenen Anwendungen wertvoll, besonders im Gesundheitswesen. Mit SHAP können medizinische Fachkräfte Einsichten in automatisierte Diagnosen gewinnen, was es einfacher macht, die Ergebnisse zu bestätigen und eine bessere Patientenversorgung zu bieten.