Was ist
ML Model Interpretability?

Überblick

Im maschinellen Lernen machen hochkomplexe „Black-Box“-Modelle es oft schwer, nachzuvollziehen, wie Vorhersagen zustande kommen – auch wenn die Ergebnisse wertvoll sind. ML Interpretability verfolgt das Ziel, Modelle zu entwickeln, die verständlich und vertrauenswürdig sind, selbst für nicht-technische Nutzer. Da ML-Systeme zunehmend stark regulierte Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzwesen transformieren, steigt der Bedarf an Interpretierbarkeit, um Transparenz zu gewährleisten und Ergebnisse besser zu verstehen.

Was ist ML Model Interpretability?

Einfach ausgedrückt bezeichnet ML Model Interpretability, wie leicht ein Mensch nachvollziehen und verstehen kann, wie ein Modell zu seiner Entscheidung oder Vorhersage gelangt ist. Mit anderen Worten: Es muss klar sein, was eine bestimmte Entscheidung verursacht hat.

Mit ML Model Interpretability sollte ein Mensch verstehen können:

• wie ein Modell funktioniert,
• welche Faktoren in die Vorhersagen einfließen,
• und welcher Prozess zu diesen Vorhersagen führt.

Je besser das Verständnis ist, desto „interpretierbarer“ ist ein Machine-Learning-Modell.

Interpretierbarkeit vs. Erklärbarkeit von ML-Modellen

Ein verwandter Begriff zur Interpretierbarkeit ist die „Erklärbarkeit“ (Explainability). Ziel ist es, ein Modell zu schaffen, das eine durchschnittliche Person versteht und somit erklären kann, wie es funktioniert. In der Machine-Learning-Community werden die Begriffe „Interpretierbarkeit“ und „Erklärbarkeit“ häufig synonym verwendet, eine offizielle Abgrenzung gibt es nicht.

Man kann jedoch sagen, dass Erklärbarkeit eine niedrigere Schwelle als Interpretierbarkeit hat: Ein Modell gilt als interpretierbar, wenn wir grundlegend verstehen, wie es zu seinen Entscheidungen gelangt. Ein Modell wird dagegen als erklärbar betrachtet, wenn wir nachvollziehen können, wie ein bestimmter Teil eines komplexen Modells das Ergebnis beeinflusst. Wenn jeder Teil eines Modells erklärbar ist und wir alle Erklärungen gleichzeitig im Blick behalten können, ist das Modell interpretierbar.

Ein Beispiel aus dem Bereich autonomer Fahrzeuge: Wir können möglicherweise erklären, wie bestimmte Features – etwa die Objekterkennung – funktionieren und Objekte erkennen. Das bedeutet, dass das Modell zumindest teilweise erklärbar ist, weil wir einige seiner inneren Abläufe verstehen. Das macht es aber noch nicht interpretierbar – dafür wäre ein wesentlich tieferes Verständnis aller Zusammenhänge nötig.

Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit bei ML-Modellen unterscheiden sich also in Nuancen – dieser Unterschied ist jedoch wichtig zu verstehen.

Warum sind Modelle oft schwer zu interpretieren?

Die Logik hinter maschinellem Lernen ist nicht automatisch verständlich – und je komplexer die Anwendungsfälle und je größer die Datensätze werden, desto schwieriger wird es, Ergebnisse nachzuvollziehen und zu erklären.

Wenn ML-Teams ihre Modelle entwickeln, erstellen sie im Wesentlichen einen Algorithmus durch viele kleine Iterationen, bis der Algorithmus das gewünschte Muster erkennen kann. Diese Entwicklungsweise führt leicht zu einem Black-Box-Modell: ML-Teams geben Daten ein, und die KI führt komplexe Berechnungen durch, um zu einer Entscheidung zu gelangen. Dabei bleibt oft unklar, welche Features und Eingaben für das Modell wichtig sind oder wie genau es zu seinen Ergebnissen kommt.

Darüber hinaus kann ein ML-Modell mit Daten trainiert werden, die Verzerrungen enthalten – etwa Vorurteile, stereotype Denkmuster oder gesellschaftliche Biases, die unbewusst in Datensätze eingeflossen sind. Werden diese Faktoren kombiniert, entsteht ein Machine-Learning-Modell, das zwar präzise arbeitet, aber auf eine Weise funktioniert, die wir nicht wirklich verstehen.

Wie lassen sich Modelle interpretierbarer und transparenter machen?

Zum Glück gibt es Ansätze, um Machine-Learning-Modelle interpretierbarer und transparenter zu gestalten. Eine verbesserte Interpretierbarkeit trägt dazu bei, Ergebnisse und Genauigkeit zu optimieren und fördert so das Vertrauen und die Akzeptanz bei der Zielgruppe.

Ein bewährter Weg, ML-Modelle transparenter zu gestalten, ist der Einsatz von Explainable AI (XAI). Dieser Ansatz bietet einen Rahmen, um zu verstehen, wie Modelle arbeiten und zu welchen Ergebnissen sie gelangen. Unterstützt wird das durch Tools, die es einfach machen, tiefer in das Modellverhalten einzutauchen. So können Sie Fehlerquellen identifizieren, die Performance verbessern und Vorhersagen sowie Ergebnisse verständlich erklären.

Explainable-AI-Tools zeigen auf, wie stark einzelne Variablen zu einer Modellvorhersage beitragen und welche Merkmale im Algorithmus stärker gewichtet werden, um eine Entscheidung zu treffen.

Beispiele für XAI-Tools sind:

• Googles What If Tool: Damit können Nutzer visualisieren, wie unterschiedliche Datenpunkte die Vorhersagen von trainierten TensorFlow-Modellen beeinflussen.
• Microsofts InterpretML: Ein Toolkit, das ebenfalls dabei unterstützt, Vorhersagen zu visualisieren und zu erklären.

Betrachten wir ein mögliches Praxisbeispiel: Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Machine-Learning-Modell entwickelt, das die Kreditwürdigkeit eines Kreditbewerbers bewertet. Ein XAI-Report kann Ihnen aufzeigen, welches Gewicht beispielsweise die Kreditwürdigkeit (Credit Score) im Vergleich zu anderen Faktoren wie der Kreditkartenauslastung oder dem Verschuldungsgrad hatte.

Ist dieses Modell interpretierbar, können Sie dem Antragsteller problemlos erklären, warum sein Antrag abgelehnt wurde. Sollte der Antragsteller hingegen eigentlich eine Zusage erhalten haben, dies aber nicht geschehen sein, können Sie gezielt den Teil des Codes isolieren, der zu dieser Fehlentscheidung geführt hat, und Ihr Modell entsprechend optimieren.

Die Vorteile interpretierbarer ML-Modelle

Es reicht zunehmend nicht mehr aus zu wissen, was vorhergesagt wurde – es muss auch nachvollziehbar sein, wie und warum das Modell zu seiner Vorhersage gekommen ist. Der Wert von Interpretierbarkeit steigt exponentiell mit dem Einfluss, den Vorhersagen auf den Endnutzer haben. Er steigt außerdem mit der Art der Daten, die das Modell zur Entscheidungsfindung nutzt – zum Beispiel bei persönlichen Nutzerdaten, bei denen unbeabsichtigte Verzerrungen besonders kritisch sein können.

Während Interpretierbarkeit bei Systemen zur Vorhersage von Kundenabwanderung (Customer Churn) nicht unbedingt entscheidend ist, ist sie bei Modellen, die kritische Entscheidungen treffen, unverzichtbar. Im Gesundheitswesen zum Beispiel müssen Ärztinnen und Ärzte sich nicht nur auf die Vorhersagen des Algorithmus verlassen können, sondern sie auch so gut verstehen, dass sie Patientinnen und Patienten erklären können, warum bestimmte Entscheidungen getroffen werden. Fehlt diese Möglichkeit, kann dies zu einem Vertrauensverlust führen.

Neben Vertrauen bietet Interpretierbarkeit weitere entscheidende Vorteile:

• Fairness: Wenn wir sicherstellen können, dass die Vorhersagen eines Modells nicht voreingenommen sind, verhindern wir Diskriminierung gegen bestimmte unterrepräsentierte Gruppen.
• Robustheit: Wir müssen sicher sein, dass ein Modell in jedem Umfeld zuverlässig funktioniert und dass kleine Änderungen bei den Eingabedaten keine unerwarteten Ergebnisse verursachen.
• Datenschutz: Wenn wir verstehen, welche Informationen ein Modell verwendet, können wir verhindern, dass es ungewollt auf sensible Daten zugreift.
• Kausalität: Wir müssen sicherstellen, dass das Modell nur kausale Zusammenhänge berücksichtigt und keine falschen Korrelationen, die Ergebnisse verzerren könnten. 

Manche Algorithmen sind interpretierbarer als andere

Nicht alle Algorithmen sind gleich aufgebaut – einige gelten als von Natur aus interpretierbarer als andere.

Beispiele für Algorithmen, die allgemein als gut interpretierbar gelten, sind Regressionsverfahren und Entscheidungsbäume. Am anderen Ende des Spektrums stehen Algorithmen wie Random Forests oder neuronale Netze, die als weniger interpretierbar angesehen werden. Allerdings gibt es viele Faktoren, die die Interpretierbarkeit eines Modells beeinflussen, sodass sich dies nicht immer pauschal sagen lässt.

Zudem gilt: Komplexe Algorithmen, die mit sehr großen Datensätzen arbeiten, liefern oft präzisere Vorhersagen. Daher besteht häufig ein Zielkonflikt zwischen Interpretierbarkeit und Genauigkeit. Ein linearer Regressionsalgorithmus mag zwar interpretierbarer sein, seine Entscheidungen können jedoch weniger zuverlässig und genau ausfallen – was ihn in Modellen für den Einsatz im Finanz- oder Gesundheitswesen weniger praktikabel macht.

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