Welche Ansätze zur Interpretierbarkeit für Compliance?

Um die Einhaltung (Regelkonformität) im maschinellen Lernen sicherzustellen, ist die Interpretierbarkeit der Modelle wichtig. Die wichtigsten Ansätze für Interpretierbarkeit im Hinblick auf die Einhaltung umfassen:

• Lokale Interpretierbarkeit: Erklärung spezifischer Modellvorhersagen mit Methoden wie LIME oder SHAP, um zu verstehen, warum das Modell eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.
• Globale Interpretierbarkeit: Analyse allgemeiner Muster und des Einflusses von Merkmalen auf das Modell, z.B. durch Merkmalsgewichtung oder partielle Abhängigkeitsdiagramme.
• Verwendung transparenter Modelle: Einsatz von Modellen, die von Natur aus leicht interpretierbar sind, z.B. Entscheidungsbäume, lineare Modelle, Regeln.
• Dokumentation und Audit: Führen einer detaillierten Dokumentation zu Daten, Trainings- und Validierungsprozessen, um die Einhaltung der Anforderungen zu überprüfen.
• Erklärbarkeit für Nutzer und Regulierungsbehörden: Bereitstellung verständlicher Erklärungen für Modellentscheidungen für Endnutzer und Kontrollorgane.

Diese Ansätze helfen, Vorurteile zu erkennen und zu verhindern, Vertrauen zu schaffen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen.