KI Neuronalen Netzes sind auch nur Mathe

Neuronale Netze ist eine Art von künstlicher Datenveraebeitung

die von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und weiterleiten.  Ein erklärendes neuronales Netzwerk ist ein spezieller Typ neuronaler Netzwerke, der darauf abzielt, die Entscheidungen und Ergebnisse des Netzwerks zu erklären oder zu interpretieren. Oftmals sind neuronale Netzwerke als "Black Box" bekannt, da es schwierig sein kann, den genauen Grund für eine bestimmte Entscheidung des Netzwerks zu verstehen. Erklärende neuronale Netzwerke versuchen, diese Black-Box-Eigenschaft zu überwinden, indem sie Transparenz und Erklärbarkeit in den Entscheidungsprozess bringen.  Es gibt verschiedene Ansätze und Techniken, um neuronale Netzwerke zu erklären. Einige dieser Ansätze beinhalten:  Feature Relevance: Hierbei wird untersucht, welche Merkmale oder Eingaben des neuronalen Netzwerks zur Ausgabe beitragen. Dies kann beispielsweise durch das Hervorheben der wichtigsten Merkmale oder durch die Gewichtung der Eingaben erreicht werden.  Saliency Maps: Bei diesem Ansatz werden Heatmaps erstellt, um zu zeigen, welche Bereiche der Eingabedaten am stärksten zur Ausgabe des Netzwerks beitragen. Diese Heatmaps helfen dabei, die Aufmerksamkeit des Netzes auf bestimmte Bereiche zu verstehen.  Grad-CAM: Gradient Class Activation Mapping (Grad-CAM) ist eine Technik, die verwendet wird, um zu visualisieren, welche Teile eines Bildes zur Klassifikation durch das neuronale Netzwerk beigetragen haben. Es identifiziert die wichtigsten Regionen des Bildes, die zur Entscheidungsfindung beitragen.  LIME und SHAP: Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) und SHapley Additive exPlanations (SHAP) sind zwei weitere Techniken, die verwendet werden, um die Entscheidungen von neuronalen Netzwerken zu erklären. Sie versuchen, die Entscheidungen des Netzwerks durch die Konstruktion von einfachen, lokalen Modellen zu approximieren und dadurch eine Erklärung zu liefern.  Das Ziel erklärender neuronaler Netzwerke besteht darin, das Vertrauen in die Entscheidungen von neuronalen Netzwerken zu stärken und sicherzustellen, dass sie in sensiblen Anwendungen, wie zum Beispiel der Medizin oder autonomen Fahrzeugen, transparent und nachvollziehbar sind.