Explainable AI explained! | #4 SHAP

Summary

In diesem Video wird die erklärbare KI-Technik SHAP vorgestellt, die auf den Shapley-Werten basiert, einem Konzept aus der kooperativen Spieltheorie. Die Shapley-Werte berechnen den fairen Beitrag jedes Spielers (oder in diesem Fall jedes Features) zu einem Gesamtergebnis. Diese Technik wird auf maschinelle Lernmodelle angewendet, um den Beitrag einzelner Features zu einer Vorhersage zu bestimmen. Es wird auch erläutert, wie SHAP-Werte global und lokal angewendet werden können, um Vorhersagen zu erklären, sowie verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten mit SHAP für tabellarische, Text- und Bilddaten.

Takeaways

• 🧠 SHAP (SHapley Additive exPlanations) ist eine beliebte Methode zur Erklärbarkeit von KI, die auf Kooperativen Spieltheorie basiert.
• 💡 SHAP wurde 1951 von Lloyd Shapley eingeführt und hilft bei der Fairness bei der Verteilung von Gewinnen in Spielen.
• 🎲 In der KI wird SHAP verwendet, um die Beiträge der verschiedenen Features zu einem Vorhersageergebnis zu analysieren.
• 👤 Die Hauptintuition hinter SHAP ist die Berechnung der marginalen Beitragsgröße eines Features zu den Vorhersagen.
• 🔍 SHAP kann sowohl für lokale als auch globale Erklärungen verwendet werden, obwohl es primär für lokale Erklärungen von Vorhersagen von Schwarzen Kästen entwickelt wurde.
• 📊 Die SHAP-Werte können mit verschiedenen Visualisierungen interpretiert werden, wie zum Beispiel Force Plots und Wasserfalldiagramme.
• 🌐 SHAP kann auf verschiedenen Datentypen angewandt werden, nicht nur auf tabellarische Daten, sondern auch auf Text und Bilder.
• 🔢 Die Berechnung der SHAP-Werte ist rechenintensiv, da sie alle möglichen Untermengen der Features berücksichtigen muss.
• 📉 Es gibt Approximationsmethoden für SHAP-Werte, wie z.B. KernelSHAP, TreeSHAP und DeepSHAP, die die Berechnung effizienter gestalten können.
• 💻 Die SHAP-Bibliothek bietet viele Visualisierungstools, die es ermöglichen, die SHAP-Werte für lokale und globale Erklärungen zu interpretieren.
• 🔗 Die SHAP-Bibliothek und die zugehörigen Visualisierungen sind auch für komplexere Modelle wie Transformer (Textdaten) und neuronale Netze verfügbar.

Q & A

Was ist SHAP und aus welchem Bereich stammt die Idee?

SHAP ist eine Erklärungsmethode für künstliche Intelligenz, die aus der kooperativen Spieltheorie stammt. Sie wurde entwickelt, um die Beiträge der einzelnen Spieler in einem Spiel fair zu verteilen.

Was bedeuten die SHAP-Werte und welche Eigenschaften haben sie?

SHAP-Werte, eingeführt 1951 von Lloyd Shapley, geben den durchschnittlichen Beitrag eines Spielers zum Gesamtgewinn an. Sie erfüllen mehrere nette Eigenschaften und stellen eine faire Verteilung dar.

Wie wird SHAP in der Erklärung von KI-Algorithmen verwendet?

In der Erklärung von KI-Algorithmen werden die SHAP-Werte verwendet, um die Beiträge der einzelnen Features zu einem Vorhersageergebnis zu messen. Jeder Feature wird wie ein Spieler in einem Spiel behandelt.

Wie wird die Beitragsgröße eines Features bestimmt?

Die Beitragsgröße eines Features wird durch Vergleichen der Leistung des Modells mit und ohne das spezifische Feature bestimmt. Dabei werden auch die Interaktionen zwischen Features berücksichtigt.

Was ist die intuition hinter SHAP-Werten?

Die Intuition hinter SHAP-Werten ist, dass man die Leistung des Modells mit und ohne einen bestimmten Feature zu vergleichen, um dessen Beitrag zu ermitteln.

Wie wird die Komplexität der Berechnung von SHAP-Werten bewertet?

Die Berechnung von SHAP-Werten ist rechenintensiv, da es sich um eine exponentielle Anzahl von Kombinationen handelt. Dies führt zu einer großen Anzahl von Berechnungen, um den durchschnittlichen Beitrag eines Features zu ermitteln.

Wie können SHAP-Werte approximiert werden, um die Berechnungskomplexität zu reduzieren?

SHAP-Werte können durch verschiedene Approximationstechniken wie KernelSHAP, TreeSHAP oder DeepSHAP approximiert werden. Diese Techniken nutzen Stichproben von Feature-Untergruppen und passen Modelle wie lineare Regression an, um die SHAP-Werte zu schätzen.

Wie werden Features aus einem Modell ausgeschlossen, um ihre Beitragsgröße zu messen?

Um die Beitragsgröße eines Features zu messen, werden für dieses Feature zufällige Werte aus dem Trainingsdatensatz eingegeben. Dies schafft die Illusion, dass das Feature ausgeschlossen wurde, da es zufällig wird und normalerweise keine Vorhersagekraft hat.

Wie werden SHAP-Werte in der Praxis berechnet und visualisiert?

SHAP-Werte werden in der Praxis mithilfe von Bibliotheken wie SHAP berechnet und können mit verschiedenen Visualisierungen wie Force Plots, Wasserfallplots oder Barcharts dargestellt werden, um die Beiträge der Features zu einem Vorhersageergebnis zu verstehen.

Auf welche Arten von Daten kann SHAP angewendet werden?

SHAP kann auf verschiedenen Datentypen angewendet werden, einschließlich tabellarischer Daten, Textdaten oder Bilddaten. Es gibt Beispiele für die Anwendung von SHAP auf Transformer-Modelle für Text und auf neuronale Netze für Bilddaten.